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 | 1 tomczhen Mar 12, 2018 via Android 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。 |
 | 2 murmur Mar 12, 2018 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 |
 | 3 MasterC Mar 12, 2018 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 |
 | 4 feverzsj Mar 12, 2018 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 |
 | 5 XOXO360 Mar 12, 2018 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。 |
 | 6 lk1ngaa7 Mar 12, 2018 内存计算 ，hash 到机器 |
 | 7 rashawn Mar 12, 2018 via iPhone 最快… 一个用户给开一台机器 |
 | 8 jahan Mar 12, 2018 elasticsearch 可以不？ |
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