在没有BigQuery的情况下大量数据的交集

在没有BigQuery的情况下，处理大量数据的交集可以通过以下方式进行：

1. 数据库查询：使用关系型数据库或者NoSQL数据库进行查询操作，通过编写SQL语句或者使用数据库的查询接口，可以筛选出满足条件的数据交集。常见的数据库产品包括MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。
2. 分布式计算框架：使用分布式计算框架如Apache Hadoop、Apache Spark等，可以将大量数据分布式地存储和处理。通过编写MapReduce任务或者使用Spark的DataFrame API，可以进行数据的交集计算。腾讯云提供的相关产品包括TencentDB for TDSQL、TencentDB for MongoDB、TencentDB for Redis等。
3. 数据预处理：如果数据量较大且交集计算较为复杂，可以考虑使用数据预处理技术，将数据进行预处理和分割，然后分别计算各个部分的交集，最后合并结果。这样可以降低计算的复杂度和资源消耗。
4. 数据分片：如果数据量非常大且无法一次性加载到内存中进行计算，可以考虑将数据进行分片处理，分批加载到内存中进行交集计算。可以根据数据的特点和业务需求，将数据按照某种规则进行分片，然后逐个分片进行计算。腾讯云提供的相关产品包括TencentDB for TDSQL、TencentDB for MongoDB、TencentDB for Redis等。
5. 数据压缩和索引：对于大量数据的交集计算，可以考虑使用数据压缩和索引技术来提高计算效率。通过对数据进行压缩可以减少存储空间和IO开销，而使用索引可以加速数据的查找和匹配过程。

总结起来，在没有BigQuery的情况下处理大量数据的交集，可以通过数据库查询、分布式计算框架、数据预处理、数据分片、数据压缩和索引等方式来实现。具体选择哪种方式取决于数据量、计算复杂度、性能要求和业务需求等因素。腾讯云提供了一系列的数据库和分布式计算产品，可以根据具体需求选择适合的产品进行数据交集计算。