‘壹’ 电脑存储的文件太多了怎么办
买移动硬盘 不能治本的,你不能天天拿着移动硬盘来回跑,建议你买一个新硬盘换到笔记本上,把现有的硬盘卸下来,配一个硬盘盒,使用。。移动硬盘 日立 西部数据 希捷都不错,价格都差不多
买一块新硬盘换到笔记本上 转速高的 单碟大点 就可以了 。
‘贰’ 公司存储的非结构化数据太多了，好多都是现阶段不需要使用的了，应该如何管理呢
我们公司有70%的非结构化数据没有被利用，存储的成本也是很高。但是选择安装了XSKY星辰天合的XUDS平台。它是一站式非结构化数据管理平台，数据承载能力很高，而且内置数据备份功能，支持上千个恢复点，RPO 为小时级别，保证数据安全。
‘叁’ java 查询的数据太多了，怎么处理
可以垂直分隔查询，通过id段来进行，多次查询的数据再进行整合处理
‘肆’ 我们公司有台存储数据的电脑。但是数据非常多，可是感觉又没有什么用。该怎么处理
每间公司在成立许多年之后都会有许多数据，特别是像销售类，产品信息类，客户类的。平常这些数据对我们来说没有什么用处，但是年度报表及未来发展计划等，通常都是在这些数据的基础上展现出来的，所以这些数据通常都要进行保密封存。给您个建议，使用CRM软件保存这类数据。既能够快速查找到历史数据，也能使用软件为现有数据分析，能更好的帮助公司在客户，销售这两方面的管理。这里给您推荐“知客CRM”。
“知客CRM”已经创办9年了，在国内CRM软件也算的上是元老。可以选择的模块（包括客户管理、销售管理、销售过程管理、团队管理、工作流程以及商业智能分析等），自主搭建搭建属于自己的CRM应用。在手机app端口的功能也是很完善的，不仅与PC端的功能相匹配，而且还有几个特色的具有亮点的功能：①外出拍照签到②外勤人员实时定位③PC端的问卷调查在手机端口可以进行实现④在手机端通过企业或行业关键字搜索网上的客户并找到联系方式，可以直接拨打或另存为客户⑤通过手机将各种推广信息发送至手机上的社交类App。可在线体验PC平台与App平台，还有专属客服在线为您提供解答。
‘伍’ 有 大量 数据 应该 怎样 保存
1000GB可以分开的话可以考虑网络硬盘……效果也不是很好……不然就做成虚拟光驱的景象文件~需要的话就释放出来，效果好一点。还有一个办法就是用转换软件，转换成其他格式，从而节约空间。
什么样子的数据需要你保存这么长时间的阿，保留下载源我觉得就够用了。有些东西不是你想得这么重要的，留着也难保能看几次……
‘陆’ 如何处理大量数据并发操作
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:
1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。
2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。
3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。
4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。
5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。
6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。
7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。
拓展资料:
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
‘柒’ 数据库数据量过多怎么处理
有错误，真的
你确保一下看是不是表设计的时候是否缺了某个字段 (我是用的你给的数据建的表) ，另外在存储过程最后面添加一个return看看
‘捌’ 如果服务器传过来的数据量过大，怎么处理
说白了就是服务器的承受能力。 第一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。
普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大，那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。
第二，优化数据库访问。
服务器的负载过大，一个重要的原因是CPU负荷过大，降低服务器CPU的负荷，才能够有效打破瓶颈。而使用静态页面可以使得CPU的负荷最小化。前台实现完全的静态化当然最好，可以完全不用访问数据库，不过对于频繁更新的网站，静态化往往不能满足某些功能。
缓存技术就是另一个解决方案，就是将动态数据存储到缓存文件中，动态网页直接调用这些文件，而不必再访问数据库，WordPress和Z-Blog都大量使用这种缓存技术。我自己也写过一个Z-Blog的计数器插件，也是基于这样的原理。
如果确实无法避免对数据库的访问，那么可以尝试优化数据库的查询SQL.避免使用Select *from这样的语句，每次查询只返回自己需要的结果，避免短时间内的大量SQL查询。
第三，禁止外部的盗链。
外部网站的图片或者文件盗链往往会带来大量的负载压力，因此应该严格限制外部对于自身的图片或者文件盗链，好在目前可以简单地通过refer来控制盗链，Apache自己就可以通过配置来禁止盗链，IIS也有一些第三方的ISAPI可以实现同样的功能。当然，伪造refer也可以通过代码来实现盗链，不过目前蓄意伪造refer盗链的还不多，可以先不去考虑，或者使用非技术手段来解决，比如在图片上增加水印。
第四，控制大文件的下载。
大文件的下载会占用很大的流量，并且对于非SCSI硬盘来说，大量文件下载会消耗CPU，使得网站响应能力下降。因此，尽量不要提供超过2M的大文件下载，如果需要提供，建议将大文件放在另外一台服务器上。目前有不少免费的Web2.0网站提供图片分享和文件分享功能，因此可以尽量将图片和文件上传到这些分享网站。