每天一億數據如何存儲

❶ 銀行海量交易數據是怎麼存儲的

一般來說，銀行的數據都是結構化的、持久性存儲的（非結構化的數據一般指電子影像，如客戶辦理業務的回單掃描圖片等），以資料庫以及文件方式存儲為主。按照交易數據性質，我們可以分為「原始流水數據」和「加工後數據」兩種。「原始流水數據」一般最開始生成於交易處理的應用程序（這些應用可以理解為前線部隊）處理交易的過程，幾乎記錄了交易的所有內容：交易日期、交易時間、卡號、賬號、地區號、網點號、地點、終端號、櫃員編號、交易憑證（如Transaction Certification）、交易渠道等等等等亂七八糟你想得到想不到的欄位。曾經見過一張表，多達數百個欄位，一條記錄長度多達數千位元組。這類數據的特點是，信息全面，佔用空間大。「加工後數據」產生於「原始流水數據」，一般情況下，「前線部隊」會把「原始流水數據」提供給其他應用程序（可以理解為後勤部隊），「後勤部隊」會根據自身應用的需求將數據進行裁剪而不是照單全收。簡單舉個例子，假設用戶拿到的信用卡對賬單是由一個叫做「客戶賬單」（Customer Statement，下面簡稱CS）的應用生成。CS會根據業界的標准從交易流水中獲取僅需的數據，比如交易日期，商戶名稱、卡號、交易幣種、交易金額等。其他並不需要的數據就會被舍棄，這樣也就保證了數據存儲的經濟性。

❷ 1億的數據大概需要多少硬體資源

1億的數據大概需要11.9mb硬體資源
1000000000÷8÷1024÷1024≈119.21MB

也就是存儲10億的數據只需要119MB左右的內存空間，這對於現在動輒16G、32G集群版的redis，完全沒有問題。

需要注意的是，如果你的數據量不大，那就不要把起始偏移量搞的很大，這樣也是占空間的，頃碰比如喚羨我們只需要存儲幾百和乎拍條數據，但是其中的偏移量卻很大，這就會造成了很大的內存空間浪費。

❸ 用java怎麼實現有每天有1億條記錄的DB存儲

這么大數據量首先建議 使用大數據的DB
可以用spring batch 來做類似這樣的處理。
定量向DB存儲數據。
如果需要定時，可以考慮 quartz

❹ mysql資料庫要放1億條信息怎樣分表

mysql資料庫對1億條數據的分表方法設計：

目前針對海量數據的優化有兩種方法：

（1）垂直分割

如果單表的IO壓力大，可以考慮用水平分割，其原理就是通過hash演算法，將一張表分為N多頁，並通過一個新的表（總表），記錄著每個頁的的位置。

假如一個門戶網站，它的資料庫表已經達到了1億條記錄，那麼此時如果通過select去查詢，必定會效率低下（不做索引的前提下）。為了降低單表的讀寫IO壓力，通過水平分割，將這個表分成10個頁，同時生成一個總表，記錄各個頁的信息，那麼假如我查詢一條id=100的記錄，它不再需要全表掃描，而是通過總表找到該記錄在哪個對應的頁上，然後再去相應的頁做檢索，這樣就降低了IO壓力。

❺ 大公司數據量如何存儲的

，比較傳統的數據保存方法有硬碟保存，光存儲，磁存儲等等。總之就是通過各種存儲介質對影像資料進行存儲。這種方法只能適用於早期的電影和電視製作，如果後期需要查找的話會比較麻煩。
2，現代的公司一般都是進行網上存儲。影視公司一般都會和一些大公司，比如網路之類的有合作，比如說湖南衛視的一些節目拍攝時間很長，存儲介質需要很多就會選擇網上存儲。這種存儲都是幾個兆T的這種。一方提供資金，另一方提供安全技術保護和存儲。雙方實現共贏。雲存儲的好處就是可以實現資源共享，各部門，可以實現聯網控制資源調動比較方便。

❻ 如何更好的存儲大量數據

ecel上有索臘李升引這個功能，找個會excel的做個擾雀 固定模板，以後直接修改就行了，你公司現在的大學生應該都會輪老。

❼ 1億條數據如何分表100張到Mysql資料庫中（PHP）

下面通過創建100張表來演示下1億條數據的分表過程，具體請看下文代碼。
當數據量猛增的時候，大家都會選擇庫表散列等等方式去優化數據讀寫速度。筆者做了一個簡單的嘗試，1億條數據，分100張表。具體實現過程如下：
首先創建100張表：
$i=0;
while($i<=99){
echo
"$newNumber
\r\n";
$sql="CREATE
TABLE
`code_".$i."`
(
`full_code`
char(10)
NOT
NULL,
`create_time`
int(10)
unsigned
NOT
NULL,
PRIMARY
KEY
(`full_code`),
)
ENGINE=MyISAM
DEFAULT
CHARSET=utf8";
mysql_query($sql);
$i++;
下面說一下我的分表規則，full_code作為主鍵，我們對full_code做hash
函數如下：
$table_name=get_hash_table('code',$full_code);
function
get_hash_table($table,$code,$s=100){
$hash
=
sprintf("%u",
crc32($code));
echo
$hash;
$hash1
=
intval(fmod($hash,
$s));
return
$table."_".$hash1;
}
這樣插入數據前通過get_hash_table獲取數據存放的表名。
最後我們使用merge存儲引擎來實現一張完整的code表
CREATE
TABLE
IF
NOT
EXISTS
`code`
(
`full_code`
char(10)
NOT
NULL,
`create_time`
int(10)
unsigned
NOT
NULL,
INDEX(full_code)
)
TYPE=MERGE
UNION=(code_0,code_1,code_2.......)
INSERT_METHOD=LAST
;
這樣我們通過select
*
from
code就可以得到所有的full_code數據了。
以上介紹就是本文的全部內容，希望對大家有所幫助。

❽ 一億條數據mysql怎麼建數據表

分庫分表
你需要設計一條規則，根據主鍵去計算到那個庫下的哪個表中去查找數據。
一個表存儲1億條數據不現實，根本沒法用
給你個思想：你租友可以分多台機器進行存儲。 然後你查詢或者存儲數據的時候，根據主乎型檔鍵來解析到底放在哪個機器里的哪個庫中哪個張表中。
你命名庫的時候一定要有順序歲亂和規則，表也一樣，將每一個表的數據控制在30萬條記錄以內。

❾ 用java怎麼實現有每天有1億條記錄的db存儲 mysql上億記錄數據量的資料庫如何設計

每天1億資料庫操作，每秒1157條；使用Oracle資料庫，讀寫分離，建立分表。

❿ 大量較為頻繁讀寫的文件一般如何進行存儲

如果數據量不是很大（G級別以下），文拿笑件不是特別零碎，可以直接存在硬碟上。
但是如果數據量已經/衡敏敗可能超過T級別，或者文件小且零碎，建議還是放在HDFS等分布式文件系統上。
我存儲爬蟲的html以及圖片數據，是通過HDFS的MapFile格式存儲的。MapFile是個已排序的鍵值對文件格式，我的鍵採用的是url的hash+採集時間，值就是文件內容。並且封裝了原生的MapFile.Reader實現了讀取和一定程度的緩存（目前只用了LRU）。
在HDFS提倡一次寫入，多次讀取的前提下，文件的更新只能是通過失效舊，使用新的策略。即把舊的元數據標記為失效，插入新的元數據，並把更新的文件寫入HDFS。讀取是通過新的元數據定位到文件。同時，要定期的清除已失效的文件，即把未失效的元數據讀出來，將對應的文件寫到新的MapFile，刪除舊的MapFile，即可實現物理刪除。
當然還可以使用HBase。HBase是面向列的，二進制存儲的，可橫向拓展的NoSQL。可以咐顫把不大於64M的數據作為單元格數據直接寫進去。但是有一定的學習成本，而且對集群的硬體要求比較高。