如何应对每天30W，每年上亿的数据架构设计和存储方式？
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情况如下：
系统每天晚上会接收30W左右的业务数据，
每年会有上亿的数据；
这些业务数据会用于KPI计算，也会用于用户业务系统界面查询；
如果设计可以提高数据的读写、计算速度？
在业务表结构设计这块，如果设计可以提高性能？
在服务器硬件上，一般遇到相同业务量会用什么样服务器硬件配置？（CPU、内存、硬盘）
系统每天晚上会接收30W左右的业务数据，
每年会有上亿的数据；
这些业务数据会用于KPI计算，也会用于用户业务系统界面查询；
如果设计可以提高数据的读写、计算速度？
在业务表结构设计这块，如果设计可以提高性能？
在服务器硬件上，一般遇到相同业务量会用什么样服务器硬件配置？（CPU、内存、硬盘）
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2 个回复
牟瑞 - 大数据 Hadoop 讲师 Hadoop入门课程地址：http://www.hellobi.com/course/39 有架构师，技术总监，CTO的职位请联系我！ 2015-09-01 回答
赞同来自: 梁勇
要求实时性的可以采用流式计算。
数据存储可以采用分库分表，Hadoop的分布式文件存储。
服务器也一样，分不同的情况。如果你要不差钱，内存计算，那1TB内存。
如果你用开源，来个100台台式机，每台32G内存。具体的问题可以看具体的应用场景。
非常欢迎你来跟我一起讨论服务器架构的东西。
superboyli520 - 微软BI技术达人 2015-09-11 回答
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