大数据查询的核心依据是数据来源与处理原则。数据来源是指从何处获取数据，以及如何收集和整理这些数据。处理原则是指在处理数据时遵循的规则和标准，以确保数据的准确性、完整性和一致性。
首先，数据来源是大数据查询的基础。数据来源可以是各种类型的数据源，如数据库、文件系统、网络等。选择合适的数据来源对于确保数据的准确性和可靠性至关重要。例如，如果使用数据库作为数据源，需要确保数据库的格式和结构正确，并且数据已经过清洗和验证。
其次，处理原则是大数据查询的关键。在处理数据时，需要遵循一些基本原则，以确保数据的质量和可用性。例如，数据清洗是指去除重复、错误或不完整的数据，以提高数据的质量和准确性。数据转换是指将原始数据转换为适合分析的格式，以便进行有效的分析和挖掘。数据集成是指将来自不同数据源的数据合并到一个统一的视图中，以便于分析和理解。
此外，大数据查询还需要考虑其他因素，如数据存储、计算资源和性能优化。例如，数据存储需要考虑数据的存储方式和存储成本，以及如何有效地利用存储空间。计算资源需要考虑计算能力、计算效率和计算成本等因素，以实现高效的数据分析和挖掘。性能优化则需要考虑查询速度、响应时间和资源利用率等因素，以提高查询性能和用户体验。
总之，大数据查询的核心依据是数据来源与处理原则。选择合适的数据来源并遵循处理原则是确保数据准确性、完整性和一致性的关键。同时，还需要考虑其他因素，如数据存储、计算资源和性能优化，以实现高效、准确的数据分析和挖掘。
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