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大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。
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Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
离线搜集工具：ETL 在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。
1、查询的高效与表结构以及表索引，表字段类型都是有很大关系。你在表中设置 区分男装与女装的字段（比如：sex） 为 tinyint 类型，长度为1。0代表女，1代表男，然后给这个字段 sex 加上索引。
2、支持分布式搜索；提供文档摘要生成；提供从MySQL内部的插件式存储引擎上搜索 支持布尔，短语， 和近义词查询；支持每个文档多个全文检索域(默认最大32个)；支持每个文档多属性；支持断词；支持单字节编码与UTF-8编码。
3、你这只有两句sql远远不需要去优化什么sql，代码也中规中矩，没必要做什么优化吧，慢可能是你其他原因。
4、mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE；有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。
2个方面：sql语句优化，缓存。sql语句中select * from 表 不需要全部信息的话就尽量不要用*，要哪个字段就写哪个，不要怕写。如今php中有许多的缓存方式，有模板缓存，sql查询缓存。
那就用sphinx 技术，目前这个是最好的，没有之一。下面是我百度百科弄过来的，怎么使用还得你自己看白皮书了。
办法就是一次性全查询出来，然后用PHP程序来处理，优点是减少数据库连接查询次数，提高效率，缺点就是，有可能会多写一部分php代码。总的来说php的处理速度要比循环查询要效率高。
我只针对你这个做优化吧。第一个不要用select * 这样的sql语句，你需要什么字段就写哪些字段 都需要的话，你都写出来，select * 效率很低的。
应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。