现在为了这些数据量，让我们先结束一个未解决的问题。
Now as for all these data sizes, let's close one outstanding question.
在任何给定的收集中，只有有限和固定的数据量是“实时的”。
Only a finite and fixed amount of data is "live" in any given collection.
要知道，他们处理的数据量比所有其他的竞争对手加起来都要多。
Remember, they're handling way more data traffic than all of their other competitors combined.
让应用程序在数据量尽量小的情况下高效运行。
Let your application run efficiently with the minimal data that it requires.
除非数据量不大，否则这样做会降低运行时性能。
Unless you have a small amount of data, this would slow runtime performance.
PHP应用程序管理的数据量越来越大。
如果数据量非常大的时候怎么办？
IBM称该数据量已经超过了互联网每天的流量总和。
IBM claims that this data amount exceeds the entire daily Internet traffic.
原因之一是网络的庞大数据量。
如果检索的数据量较小，这种方法比较有利。
This approach is advantageous if the amount of data to be retrieved is relatively small.
在示例数据中，这种数据要占数据量的45%。
In the sample data, this accounts for 45 percent of the data volume.
频率越高，能传输的数据量越大，但相同距离下能量损失得越快。
Higher frequencies can carry more data, but lose power rapidly over distance.
数据量有多大？
在许多情况下，数据量超出了屏幕的显示范围。
In many cases, there is more data to display than screen space to display it.
Kbps：报告传输到驱动器的数据量(单位为千字节)。
Kbps: Reports back the amount of data transferred to the drive in kilobytes.
Send_Data：此会话中发送的数据量。
Received_Data：此会话中接收的数据量。
减少写入到log.nsf的数据量
在图象的传输过程中，我们希望尽可能减少传输的数据量。
In the process of transporting images we wish to transport less data.
每个应用的数据量增长。
过去的十年中，世界上的数字数据量有了爆炸性的增长。
In the past decade, the data in the world have had an drastically increase.
数据量的大小是决定分割的主要因素。
The size of the data quantity is the primary factor in the division.
在固定时间内可传输的数据量。
压缩减少需要通过网络传送的数据量。
Compression reduces the amount of data that needs to be sent across the network.
该方法在便携式设备对微机的大数据量传输应用中有着十分显著的优点。
This solution generates outstanding advantage in the bulk data transmission from portable instrument to computer.
一个更大的数据量应该表现出更好的性能。
在转换时间，这允许在1导线公共汽车的其他数据量。
This allows other data traffic on the 1-wire bus during the conversion time.
另一些研究人员认为数据量太少而不能做出任何结论。
Other researchers warn that there's just too little data to draw any conclusions.
测试期间所做到的工作：数据的有效性，大数据量的读取效率。
During the test of work: data validity, large amount of data reading efficiency.
另一种可行的办法就是找到一个所需数据量更少的模型。
An alternative way was to find another model which demands fewer data.
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