1樓：竺子
萬用的東西都不好用...
我會從DW建乙個CUBE、乙個DM(如僅放一年資料)
統計分析用CUBE，一般查詢用DM，不得已才去DW(嫌慢就花錢加裝置)，萬般不得已才去OLTP查詢，畢竟OLTP的主要任務是T(交易)，
2樓：零五
一般這種系統會有資料庫熱備的，如果沒有，那就別想了，查詢統計必然影響正常的操作，如果有熱備，就在熱備上做查詢統計的應用，當然在查詢統計應用裡面不能做對熱備資料庫的增刪改。另外，你這個需求提的就很奇怪，即使是從熱備取資料，也只是將其作為乙個資料來源，真正做統計還是要從資料來源取出資料後，生成CUBE，然後展現，如果是直接用SQL查詢統計，那就是土方法，長遠了必有後患。
3樓：郭忠明
基本上，效能要求高的話，首選KV資料庫，上億倒也不算什麼大資料，關鍵看每條記錄的長度，定製資料庫或許可以滿足你的要求。另外，如果可以全部放記憶體中的話，一些記憶體資料庫也可以滿足要求。推薦乙個記憶體資料庫，haisql-memcache,時延小，效能高，支援32張資料表，高併發微秒級資料庫。
4樓：申礫
可以試試 TiDB，適合儲存海量資料，另外由於支援分布式計算，並且優化器做的不錯，對於不少 OLAP 查詢響應時間比較快。適合你所說的海量資料、實時寫入實時查詢的場景。
5樓：Jamie往往
我很好奇這到底是怎樣的乙個業務需求。對於實時性要求高的資料庫做頻繁的統計操作，絕對是悲劇。建議按照業務種類或者使用者屬性進行分表、分庫設計，減少資料量及查詢統計頻率。
6樓：張延俊
一般oltp和olap的資料庫配置會有很多差別（索引策略，事務級別配置等等），如果你的需求方連備庫都不願意搭建的話，那只好把所有索引建在一起，損失一部分oltp語句插入和更新的效能；把各種資料庫配置設定為優先保證oltp。至於olap的需求選擇在伺服器低負載的時段進行，比如凌晨，同時在進行olap查詢的時候做好監控，保證oltp語句的阻塞或執行時間低於效能閾值，報警了及時kill，資料統計盡量按照主鍵或索引分段拉取。
至於分割槽什麼的要根據不同的查詢語句來看，根據我的經驗，你可以選擇乙個時間欄位分下，一般olap的需求都是按照時間來分，這樣效果會稍微好一點，但是不會太多。
最後，還是建議你說服你的需求方搭個備庫，哪怕有個效能低一級的備庫，很多事情做起來也方便很多。
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