每天一亿数据如何存储

❶ 银行海量交易数据是怎么存储的

一般来说，银行的数据都是结构化的、持久性存储的（非结构化的数据一般指电子影像，如客户办理业务的回单扫描图片等），以数据库以及文件方式存储为主。按照交易数据性质，我们可以分为“原始流水数据”和“加工后数据”两种。“原始流水数据”一般最开始生成于交易处理的应用程序（这些应用可以理解为前线部队）处理交易的过程，几乎记录了交易的所有内容：交易日期、交易时间、卡号、账号、地区号、网点号、地点、终端号、柜员编号、交易凭证（如Transaction Certification）、交易渠道等等等等乱七八糟你想得到想不到的字段。曾经见过一张表，多达数百个字段，一条记录长度多达数千字节。这类数据的特点是，信息全面，占用空间大。“加工后数据”产生于“原始流水数据”，一般情况下，“前线部队”会把“原始流水数据”提供给其他应用程序（可以理解为后勤部队），“后勤部队”会根据自身应用的需求将数据进行裁剪而不是照单全收。简单举个例子，假设用户拿到的信用卡对账单是由一个叫做“客户账单”（Customer Statement，下面简称CS）的应用生成。CS会根据业界的标准从交易流水中获取仅需的数据，比如交易日期，商户名称、卡号、交易币种、交易金额等。其他并不需要的数据就会被舍弃，这样也就保证了数据存储的经济性。

❷ 1亿的数据大概需要多少硬件资源

1亿的数据大概需要11.9mb硬件资源
1000000000÷8÷1024÷1024≈119.21MB

也就是存储10亿的数据只需要119MB左右的内存空间，这对于现在动辄16G、32G集群版的redis，完全没有问题。

需要注意的是，如果你的数据量不大，那就不要把起始偏移量搞的很大，这样也是占空间的，顷碰比如唤羡我们只需要存储几百和乎拍条数据，但是其中的偏移量却很大，这就会造成了很大的内存空间浪费。

❸ 用java怎么实现有每天有1亿条记录的DB存储

这么大数据量首先建议 使用大数据的DB
可以用spring batch 来做类似这样的处理。
定量向DB存储数据。
如果需要定时，可以考虑 quartz

❹ mysql数据库要放1亿条信息怎样分表

mysql数据库对1亿条数据的分表方法设计：

目前针对海量数据的优化有两种方法：

（1）垂直分割

如果单表的IO压力大，可以考虑用水平分割，其原理就是通过hash算法，将一张表分为N多页，并通过一个新的表（总表），记录着每个页的的位置。

假如一个门户网站，它的数据库表已经达到了1亿条记录，那么此时如果通过select去查询，必定会效率低下（不做索引的前提下）。为了降低单表的读写IO压力，通过水平分割，将这个表分成10个页，同时生成一个总表，记录各个页的信息，那么假如我查询一条id=100的记录，它不再需要全表扫描，而是通过总表找到该记录在哪个对应的页上，然后再去相应的页做检索，这样就降低了IO压力。

❺ 大公司数据量如何存储的

，比较传统的数据保存方法有硬盘保存，光存储，磁存储等等。总之就是通过各种存储介质对影像资料进行存储。这种方法只能适用于早期的电影和电视制作，如果后期需要查找的话会比较麻烦。
2，现代的公司一般都是进行网上存储。影视公司一般都会和一些大公司，比如网络之类的有合作，比如说湖南卫视的一些节目拍摄时间很长，存储介质需要很多就会选择网上存储。这种存储都是几个兆T的这种。一方提供资金，另一方提供安全技术保护和存储。双方实现共赢。云存储的好处就是可以实现资源共享，各部门，可以实现联网控制资源调动比较方便。

❻ 如何更好的存储大量数据

ecel上有索腊李升引这个功能，找个会excel的做个扰雀 固定模板，以后直接修改就行了，你公司现在的大学生应该都会轮老。

❼ 1亿条数据如何分表100张到Mysql数据库中（PHP）

下面通过创建100张表来演示下1亿条数据的分表过程，具体请看下文代码。
当数据量猛增的时候，大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度。笔者做了一个简单的尝试，1亿条数据，分100张表。具体实现过程如下：
首先创建100张表：
$i=0;
while($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++;
下面说一下我的分表规则，full_code作为主键，我们对full_code做hash
函数如下：
$table_name=get_hash_table('code',$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;
}
这样插入数据前通过get_hash_table获取数据存放的表名。
最后我们使用merge存储引擎来实现一张完整的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
;
这样我们通过select
*
from
code就可以得到所有的full_code数据了。
以上介绍就是本文的全部内容，希望对大家有所帮助。

❽ 一亿条数据mysql怎么建数据表

分库分表
你需要设计一条规则，根据主键去计算到那个库下的哪个表中去查找数据。
一个表存储1亿条数据不现实，根本没法用
给你个思想：你租友可以分多台机器进行存储。 然后你查询或者存储数据的时候，根据主乎型档键来解析到底放在哪个机器里的哪个库中哪个张表中。
你命名库的时候一定要有顺序岁乱和规则，表也一样，将每一个表的数据控制在30万条记录以内。

❾ 用java怎么实现有每天有1亿条记录的db存储 mysql上亿记录数据量的数据库如何设计

每天1亿数据库操作，每秒1157条；使用Oracle数据库，读写分离，建立分表。

❿ 大量较为频繁读写的文件一般如何进行存储

如果数据量不是很大（G级别以下），文拿笑件不是特别零碎，可以直接存在硬盘上。
但是如果数据量已经/衡敏败可能超过T级别，或者文件小且零碎，建议还是放在HDFS等分布式文件系统上。
我存储爬虫的html以及图片数据，是通过HDFS的MapFile格式存储的。MapFile是个已排序的键值对文件格式，我的键采用的是url的hash+采集时间，值就是文件内容。并且封装了原生的MapFile.Reader实现了读取和一定程度的缓存（目前只用了LRU）。
在HDFS提倡一次写入，多次读取的前提下，文件的更新只能是通过失效旧，使用新的策略。即把旧的元数据标记为失效，插入新的元数据，并把更新的文件写入HDFS。读取是通过新的元数据定位到文件。同时，要定期的清除已失效的文件，即把未失效的元数据读出来，将对应的文件写到新的MapFile，删除旧的MapFile，即可实现物理删除。
当然还可以使用HBase。HBase是面向列的，二进制存储的，可横向拓展的NoSQL。可以咐颤把不大于64M的数据作为单元格数据直接写进去。但是有一定的学习成本，而且对集群的硬件要求比较高。