一次性查几万数据，这个还好吧。一次实时取几万数据，那就只能打产品了。

或者换 Oracle ？单表几亿数据应该没问题吧，写存储过程、优化 Sql、索引，应该能撑很长时间

1.分表、分库。横向、纵向切分。
纵向：将数据分为易变更、高热度数据和不易变更、低热度数据，把 N 列，切分成 M 个表，关联。降低单表的数据储量
横向：可以考虑用数据库中间件 mycat 之类的，将原有的数据按照 ID 分片到不同库。查询时数据库中间件会自动聚合返回。但要考虑事务问题、使用 join 困难问题。
2.数据异构
mysql 数据库对于以 T 为单位的数据本身就存在瓶颈，可以考虑通过 binlog 或者消息的方式同步数据到其他存储引擎(例如：es、hbase)，通过实时计算或定时计算将要查询、join 的数据的结果回流到 mysql、es，然后通过该存储进行查询。
3.热点数据缓存
对于敏感的数据，需要考虑缓存问题，可以使用 Redis+本地缓存+ZK 的方式做多级缓存。

异构数据同步快慢，依赖于消息的消费速度，速度慢可以扩容 mq 机器、消费者机器，基本可以保障基本同步。

奥，孩子，发达诚可贵，健康价更高。

按照 1 楼的还是挺对的，预估工时 * 2 * 你的时薪 * 系数(至少大于 1 吧)

15 个页面，你要考虑需求不确定性，前期、中期你会反复改，15*2=30 工作量是至少的，然后后期差不多定型了，你的时间就非常紧张了。

@yangzhezjgs 服从度测试的你够了，23333333

要是女朋友对轻奢不熟悉，就买叫的上名的，比如 dior、香奈儿。

算法图解，谢谢大佬

兄弟加油！积极治疗，不要放弃。哪怕是最坏的结果，也开心过好每一天。

地址发出来，我们帮你爆破

不知男女：
男：范峻诚？范 java?
女：范暖暖？范依依 ？范亦雯？

python 胶水语言，下面很多库都是 C++/C 写的，真要搞好其实跟 paython 关系不大。爬虫最大问题时反爬，这里也跟 python 关系不大，所以。。。你懂得

二线城市的话
成都：锤子
杭州：天猫、淘宝
？？？

利滚利了解下，这种估计年息要 20%吧，10 万一年 2 万多的利息，人家还怕你早还呢。专业讨债公司+法院传票会来的，到时候你贷款个人信用和家人都会受到很大影响。美国次贷危机就是大量将不良贷款打包基金然后卖出去的，当经济不断下行，很多人无法还款，会直接永无翻身之日的，你可以看看日本在经济萧条之后有很多家人是离婚后，一个人负担所有债务，然后一直捡垃圾生活。还要注意本国无个人破产，你的债务用于会积累，无法申请破产然后重头开始。

简化下，一个字："穷"

焦虑