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有人找我说做一个系统,本人也是二把刀(对方更是),想问问这样的需求怎么做比较好
1 说会有 20T 左右,15000W 条的数据.
2 要批量导入(从别的地方来的数据)
3 要做查询,不是很复杂,但是数据量大啊
4 自用,不对外,用的人有限,估计达不到 1K 的水平
5 数据就是各种信息, 各种分类和时间
因为对这个不是很了解,所以想问以下的问题:
1 因为访问量不高,是否要做 men catch 呢?做多大合适?还是说这个要做实验来调整?
2 我觉得这么大的数据库,肯定要做分表的,现在设想的是做成树状结构,方便查询不知道可以否?
3 他们想的方案事自己买服务器,然后做.而我想的是卖阿里的云和数据库来用.毕竟自己的机器还要去维护,听不容易的.放在云上会方便一些.但是看了下价格也是挺贵的(不知道他们预算是多少,应该不差钱吧).话说自己买服务器贵还是云贵呢?
4 数据库想用 mysql,不知道能不能承载这么大的数据,因为录入数据是前期的工作,系统建成了之后录入应该不是很多,大部分是批量导入.大部分时间是在查询.不知需要怎么优化呢,优化到多少才算是比较好或者合格呢.
5 不知道这种系统吃不吃 CPU,如果比较吃 CPU 是不是要做分布式呢(自己想当然的认为不需要,但是知道自己的相符不靠谱)
6 关于表结构什么的,是不是符合了 4NF 范式就可以提高查询速度什么的呢?
7 这个系统使用 NoSQL 是否可以呢?对于查询速度什么的提高是否有很大帮助呢?
8 有没有相关的书可以参考?
第一次挑战这种级别的数据库还有点小兴奋呢,原来做的都是小系统,构架烂也不会影响太多,这次数据量这么大,怕弄不好.请各位大大指导指导......
 | 1 defunct9 2015-08-17 15:22:49 +08:00 hadoop + hive 吧 |
 | 2 glasslion 2015-08-17 15:26:53 +08:00 men catch 是什么鬼？ |
 | 4 mhycy 2015-08-17 16:26:02 +08:00 1E5000W 条数据就 20T ，谁把文件存到数据库里面去了？ |
 | 5 yangyaofei OP |
| 6 mhycy 2015-08-17 16:29:43 +08:00 ![](http://www.v2ex.com/static/img/heart_20250818.png?v=c3415183a0b3e9ab1576251be69d7d6d"){kind=small} 1 补充，这需求直接自己买服务器，别犹豫，现在的云实现这个需求不是费钱就是费劲。 自己的服务器灵活性高，别听啥维护成本低的鬼话，上规模以后云的成本不可能低。 更何况现在大多数云服务器只是个 VPS 而已 |
| 7 mhycy 2015-08-17 16:32:51 +08:00 |
| 8 mhycy 2015-08-17 16:34:42 +08:00 @yangyaofei 补充，建议文件服务器独立出来。底层 RAID60+SSD Cache |
| 9 defunct9 2015-08-17 17:05:33 +08:00  1 @yangyaofei hive 也用的是 mysql 保存 meta 数据，大数据基本都是这个路数。 |
| 10 yangyaofei OP @mhycy 下午计算了一下,确实也挺贵的.但是要是自己弄服务器,那不间断供电啊什么的成本不高么? 还有,如果是自己买服务器,多买几台把数据库做成分布式还是一台直接用好? 还有还有,如果一台的话,内存多大合适? 那个还有,查询什么的没问题么,需不需要做分布式什么的来容易查询 |
 | 11 totogo 2015-08-17 17:52:47 +08:00 Google BigQuery |
| 12 mhycy 2015-08-17 19:00:56 +08:00 1 @yangyaofei 看需求，事实上不间断供电这些都是小事，人工成本才是大事。 但是按照你现在这个需求，完成这些不是事~ 另外，服务器本身虚拟化，多机是肯定需要的。 算是半个分布式虚拟化集群吧。（热迁移就不强求了） 无论查询还是储存，最终都还是要依据机器的性能来做分布设计。 |
| 13 yangyaofei OP @mhycy 大概明白了，谢谢 |
 | 14 F281M6Dh8DXpD1g2 2015-08-18 00:56:50 +08:00 4 自用,不对外,用的人有限,估计达不到 1K 的水平 这种数据量有二十个人同时用就够喝一壶了， 1k 就真的是 world wide wait 了 |
 | 15 nooper 2015-08-18 01:05:41 +08:00 via iPad 感觉是电信的 |
 | 16 invite 2015-08-18 07:13:48 +08:00 via Android @yangyaofei 图片放数据库，谁设计的，出来聊聊。 |
| 17 yangyaofei OP |
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