上亿数据增删改查，用什么数据库合适？

具体还是要看应用吧，要速度快的话 redis cluster 呗

oracel

是否涉及到数据之间的逻辑运算？如果设计逻辑运算，建议使用 oracle ， mysql 这一类传统数据库，如果不涉及，仅仅是增删改查，那就用 no-sql 这一类数据库吧

@ytmsdy 不涉及，能推荐一款 nosql 吗， cassandra 行吗？我看 360 在用

m

leveldb

传统数据库必须加缓存,或者直接上 NOSQL

分个库不就好了把上亿的数据放在一起都是不和谐的

用 HBase 呀，它最适合这种结构不复杂的数据了，但是对 key 的设计有一定要求

oracle ，分个区就行了，轻松搞定， 10 多个 y 不是个事儿

@hiro0729 hbase 延迟很高吧，毫秒级似乎比较困难

写不大的话 分表就好 256 表 按 key 哈希 每表 500W ，上面加个 LRU 的 memcache 就好

@justfly 单点问题咋解决？

看有多少钱了，有钱堆硬件的话，全部内存查询就 OK 啦。

6 亿数据表示用 PostgreSQL 很轻松啊。

v 是什么样的值呢

@fin 用户的一些路由信息，比如：用户长连接的服务器地址等

@xingwing HA 要求高的话 加多套数据库配合 Keepalived 如果在有缓存情况下 依然需要多库负载均衡 可以多从库。

ps: 纯内存方案，可以用 codis 集群。

用 memsql?

分库集群，哪个数据库都行。
如果一台机器…就不是技术的问题了，是这个方案身有问题！

你这个数据的量级不关键，关键的是你有多少增删改查。。。

原始数据都是 kv 数据的 任何一个 nosql 轻松搞定，搞不懂你们这种环境还让人上 RDS 的想什么……
甚至不需要负载用的统一逻辑集群（当然保证可用性的为目的的必不可少），前置一个 hash 进行分库就好了，在逻辑层进行一个基本的 hash 操作 确认该 key 的存储节点就完事

@xingwing 那一条记录占空间不大啊， 10 多亿数据 100G 内存应该够了吧

@fin 如果 value 字符的取值范围有限的话，还能存得更紧凑呢。

对于这种简单的 KV 存储很多 NOSQL 都没什么问题，在这里问还不如直接上机器测试。。

1.可以考虑下 aws 的 DynamoDB ， amazon 主站背后也是这个。根据吞吐量收费， qps 高价格比较贵。
2.另外推荐 aerospike ，基于 SSD 和 RAM 的混合存储，可以投入比 redis 更少的节点，支持表结构的数据。做程序化广告交易的时候用过，非常 impressive 。

说实在的，我们 Session 就是用 MySQL 存储的。一亿左右数据行，读写挺频繁的，效率也不低啊。目前就硬盘出现瓶颈影响查询效率。

mysql

就用 MySQL 就可以啊，散列成 100 张表，一个简单的 Hash 算法就可以，又不做统计计算只是直接命中指定 K 值然后做相应操作，顶多如果并发过高前置个缓存服务器缓冲一下就可以……

redis 集群呀， hashmap 数据结构，刚好契合你的需求，然后按照 key 分库。

我的 40G 的磁力链 mysql+sphinx 2 分钟索引完，应该有上亿数据了吧

redis

@xingwing 要看你自己熟悉那个，目前的流行的 nosql ，你这个数据量跑起来一般上来说都不会有太大的瓶颈的。最大的问题是你后期的开发，维护，调优。选一个自己最顺手的吧。

可以试试 mongodb ，有集群。

查是只查 key 还是也要查 v? 查 v 的话有没有总变化的复杂逻辑？

如果只是查 key 的话，任何一个数据库都没有问题吧。如果是查 v ，还有变动的复杂逻辑，基本上没戏。

doukudb 不错，不过场景不对

mysql 分表足够了

学习。。。有没有相关的文章神马的

场景不清晰，如果没什么逻辑关系，数据量再大也是堆硬盘，不查询增删改采用分库分区等都可以秒杀。

试试 mongodb 吧

mysql 分个表 没啥压力。除非你一天就上亿数据咯。就用 mongo ， cassandra ，一类的集群存了。也是要合理分区之类的

20 亿 sql server 轻松秒查无压力

nosql 分片， key hash 到片里呗。