22 | 面对海量数据，如何才能查得更快?

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

本文从存储系统的选择和性能需求出发，探讨了查询海量数据的系统应该如何选择存储。对于分析类系统，数据量通常比在线业务大出几个数量级，因此需要存储系统能保存海量数据，并能在海量数据上做快速的聚合、分析和查询。常用的存储产品包括MySQL、HBase、Cassandra、ClickHouse和Elasticsearch（ES）。针对不同数据量级，文章提出了相应的存储选择和性能瓶颈的解决办法。总体而言，本文通过对存储系统的选择和性能需求进行分析，为读者提供了面对海量数据时如何选择存储系统以及如何提高查询速度的指导建议。 文章指出，存储系统的选择并非简单根据数据量级来决定，而是应根据查询需求来选择存储系统和数据结构。不同存储系统在不同场景下会有性能优势，因此需要根据具体需求进行选择。对于海量数据，没有一种存储系统是银弹，而是需要根据业务查询方式来选择合适的存储系统、分片方式和数据组织方式。文章还提到了针对不同数据量规模的存储系统选择建议，以及对于日志系统的存储选择思考。 总的来说，本文通过深入分析存储系统的选择和性能需求，为读者提供了在面对海量数据时如何选择存储系统以及如何提高查询速度的指导建议。文章内容丰富，对于需要处理海量数据的技术人员具有一定的参考价值。