大数据量业务订制和解决方案思考

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大数据量的系统要经过对数据的用处分析和数据周期分析，以寻求更好的解决方案。

　　1：业务系统的基础数据，如人员基础信息(基础资料，权限等)

　　数据可以KEEP在内存中.数据要分散存储.基础数据逻辑要简洁.使用增量更新.高峰期来临前提前更新基础数据

　　2：热数据处理

　　此部分数据是各方面环境会频繁使用到的数据对这部分数据的存储，比如使用不一样的存储方式，比如建立高效的索引，使用SSD盘，或者使用mysql数据库存储

　　3：历史数据的迁移

　　近期数据此类数据是需要最近频繁使用或者调用的数据，对OLTP系统而言此类数据是核心数据。

　　历史数据此类数据主要做历史数据查询或者历史分析数据，建议迁移出OLTP系统数据库

　　4：报表数据的存储

　　对报表数据进行数据转换，从原始数据，转化到订制数据，再清理 成报表数据

　　5：数据库业务拆分 多表数据存储

　　将核心业务表进行拆分，既能提高数据库的性能，还能提高数据的安全

　　6：索引数据的存储

　　无效索引的删除与索引的定期重建和SSD盘的引入等处理

　　数据流转

　　数据中心

　　订制小数据中心 围绕中心数据库

　　数据分发机制

　　按区域城市等进行数据分发

　　中心数据入库后的流转

　　MYSQL:查询类系统：如网站的查询

　　多套ORACLE:多用途系统：如备份、物流监控，报表等

　　ORACLE:核心业务系统：信息流、物流、资金流全流程控制系统

　　大数据分析系统：对历史数据或者大数据进行分析。

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关键词：解决方案 大数据 Oracle SQL数据库 MySQL 解决方案

很好的思路。