10 亿级的操作流水和千万级的用户，进行匹配、查询、统计，怎么处理才能加快？最快能到什么速度？

[qinrui]

[tomczhen]

不说业务逻辑不是瞎扯么。

全部数据放内存跑，最快到什么速度取决于具体业务逻辑，反正也没法更快了。

[murmur]

这大概就是四大行的数据量？用户数还不止？
做好分区分表机器全用最屌的那种就是你现在那个体验
至于所有数据级别的统计 你见过那个银行提供过这种服务 对吧 只针对一个用户统计数据反倒没多少

[MasterC]

这个级别的数据量不算太大。具体处理速度要看业务场景，连续 scan 还是随机读取，不同场景不同方案。使用当下很多的 olap 技术都可以做到秒级查询的，超复杂的 join 可能会慢些

[feverzsj]

流水这种时间序列数据很容易通过分表来解决大数据量，千万级用户也不是很多，单表就能解决

[XOXO360]

前提条件不说，就说最快？如果你是天河一号，你觉得需要几秒？，如果是全内存数据库，你觉得多少？你设计合理又是多少，不合理又是多少，用大数据的话，数据倾斜又是多久，如果是职场新人，建议问问你前辈。

[lk1ngaa7]

内存计算 ，hash 到机器

[rashawn]

最快… 一个用户给开一台机器

[jahan]

elasticsearch 可以不？