對于環(huán)境監(jiān)測大數(shù)據(jù)預警分析實時獲取處理大量的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，這就我司在數(shù)據(jù)庫設計時考慮到數(shù)據(jù)的存儲、查詢效率以及擴展性等問題。在ASP中使用SQL Server或者MySQL等關系型數(shù)據(jù)庫來存儲這些數(shù)據(jù)，通過建立合適的索引來提高數(shù)據(jù)查詢的效率。為了對數(shù)據(jù)量的增長考慮數(shù)據(jù)庫的分庫分表策略。

在基金方面記錄和分析大量的交易數(shù)據(jù)，包括交易時間、金額、種類等信息。這時就在數(shù)據(jù)庫中設立相的字段來存儲這些數(shù)據(jù)，且可能對某些關鍵字段進行索引以提高查詢速度可能利用數(shù)據(jù)庫的事務特性來保證數(shù)據(jù)的致性。

在影視后期特效方面處理大量的視頻、圖片等非結構化數(shù)據(jù)。這時就不能僅僅依賴于關系型數(shù)據(jù)庫了，而引入NoSQL數(shù)據(jù)庫來存儲這些數(shù)據(jù)。MongoDB就是個不錯的選擇，它很方便地存儲和查詢非結構化的數(shù)據(jù)。

在推薦算法方面根據(jù)用戶的瀏覽歷史、購買行為等信息來生成個性化的推薦內容。這時就在數(shù)據(jù)庫中存儲用戶的信息、商品的信息以及用戶的瀏覽記錄等數(shù)據(jù)。且使用些高級的數(shù)據(jù)分析工具，如Hadoop、Spark等來進行大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和挖掘。