构建高效的大数据分析服务器需要注意以下事项：
1. 注意数据库的高性能准则：选择具有高主频和较大缓存的CPU，以满足运行系统和处理业务需求。确保服务器能够应对不断增长的业务量。通过比较不同厂商和TPC（事务处理性能委员会）发布的TpmC值（衡量计算机系统业务处理能力的指标），选择性价比较高的服务器。
2. 注意数据库的安全可靠性准则：牢记可靠性是选择设备和系统的首要考虑因素，在大型、长时间运行的系统中尤为重要。考虑服务器节点的可靠性和稳定性，以及服务器与相关辅助系统之间的整体可靠性，例如网络系统、安全系统和远程打印系统等。在必要时，可以考虑使用集群技术，如双机热备份或并行访问集群，甚至采用完全容错机制。
3. 注意数据库的可扩展性准则：确保所选服务器具有良好的可扩展性。服务器应能够处理大数据吞吐率，包括I/O速率和网络通信速率，并能够满足业务扩展带来的数据量增长需求。可考虑升级CPU类型、扩展内存、增加硬盘容量、更换网卡、增加终端数量等。对于大型计费系统，通常会采用集群方式提高可靠性，并结合DAS、NAS或SAN等存储技术来满足数据量和投资需求。
4. 注意服务器的安全性准则：由于服务器处理的是中心数据和重要业务，安全性尤为敏感。服务器的安全性与整个系统的安全性密切相关，包括网络安全、数据加密和密码体系等方面。服务器应从安全的角度进行规划和设计，包括硬件和软件层面，同时借助外部安全设施来保证高安全性。
5. 注意服务器的易管理性准则：服务器作为整个系统的核心节点，需要进行有效的管理。服务器的软硬件应支持规范的管理体系，特别是操作系统和其他关键组件。选择支持多种操作系统的服务器，这样可以拥有更多的选择空间和灵活性。合理的服务器管理措施能够提高运维效率和系统稳定性。
