MSSQL大数据挖掘：实现有效分析（mssql大数据分析）

MSSQL大数据挖掘是利用采用Hash原理实现的大数据挖掘技术，它能够从大容量的存储中识别出有效的分析结果。这种技术可以同时分析多个数据库，使用户可以有效的分析出特定的数据特征。

MSSQL大数据挖掘的基本过程是通过采用Hash原理，设计一个数据库结构，其中包括查询参数（如表名，字段名等）和查询条件（如按什么条件筛选结果）。查询参数和查询条件将被自动化机制映射到派生出来的数据表中。完成映射后，查询系统可以搜索这些数据表，从而得出有效的分析结果。

MSSQL大数据挖掘处理的基本步骤如下：

1、首先通过构建虚拟数据库，将原有的数据库映射到虚拟数据库中；

2、利用Hash技术在数据库中进行检索，获取主要的数据特征；

3、借助MSSQL语句构建推断规则，得出有效的分析结果；

4、利用得到的分析结果，获取有关信息，作出有效的决策和实现动态应用。

此外，MSSQL大数据挖掘还可以在查询结果中提供有效的分析支持，通过构建相关的分析函数，可以消除不必要的数据，避免无效查询结果的产生，实现有效的数据分析。例如下面的MSSQL查询：

SELECT COUNT(*) FROM Table1 
WHERE YEAR(datefield) = YEAR(getdate())

上面的查询语句可以实现有效的数据挖掘，最终分析结果可以根据过滤条件获得，如今年datefield字段的数据总量。通过MSSQL大数据挖掘，不仅可以从大容器中获取有效分析结果，还可以进行更多复杂应用。