一、多數(shù)據(jù)表，大數(shù)據(jù)量，更新頻率較高，以搜索為主的業(yè)務(wù)，推薦什么搜索服務(wù)/系統(tǒng)架構(gòu)

多數(shù)據(jù)表，大數(shù)據(jù)量，更新頻率較高，以搜索為主的業(yè)務(wù)，每個月1000萬數(shù)據(jù)量的增量并不大，主要是每個表里面的冗余字段太多，導(dǎo)致文件比較大，個人覺得針對業(yè)務(wù)分離列表數(shù)據(jù)調(diào)用和搜索數(shù)據(jù)調(diào)用，另外搜索使用sphinx和lucene做實時增量索引+定時合并不影響業(yè)務(wù)和性能。

這個是分布式時序數(shù)據(jù)庫的典型場景。提供一個使用DolphinDB解決類似場景的案例。

（1) 客戶幾百個業(yè)務(wù)場景，每天產(chǎn)生200多億條時序日志記錄（每條記錄10個字段左右，維度+指標(biāo)），所有數(shù)據(jù)寫入采用雙副本，并提供強(qiáng)一致性保證。每天產(chǎn)生數(shù)據(jù)2個T，雙副本大概4個T，壓縮之后1個T。數(shù)據(jù)保留15天左右。

（2）寫入的同時有并發(fā)的查詢和計算。大概分三種。

根據(jù)業(yè)務(wù)場景和時間范圍，讀取原始數(shù)據(jù)，每次讀取最近一個小時左右的數(shù)據(jù)，約幾十萬條數(shù)據(jù)

按設(shè)備或按業(yè)務(wù)場景等維度進(jìn)行分類統(tǒng)計過去24小時內(nèi)每分鐘的統(tǒng)計量（均值）

按設(shè)備或按業(yè)務(wù)場景等維度進(jìn)行分類統(tǒng)計過去24小時內(nèi)各種指標(biāo)的95百分位，供實時監(jiān)控使用。

這三種query涉及的數(shù)據(jù)量都比較大，每分鐘大概2000~3000個這樣的query。單個查詢和計算的延遲在幾十毫秒到2秒之間。

（3）部署了6臺(36核，256G內(nèi)存的服務(wù)器）物理機(jī)的DolphinDB集群解決上面的場景。實際上內(nèi)存和cpu的使用率都不是很高，可以使用更少的資源來完成。

你的場景數(shù)據(jù)量少很多，但是要保留更長的時間。一臺16~24核，128~256G內(nèi)存，6~12個hdd硬盤的物理機(jī)（售價6~10萬），安裝DolphinDB時序數(shù)據(jù)庫就可以搞定。你的業(yè)務(wù)場景非常簡單，數(shù)據(jù)在DolphinDB中按照日期和設(shè)備兩個維度分區(qū)就可以了。日期采用值分區(qū)，每天一個，設(shè)備采用范圍或哈希分區(qū)，分成100個。這樣每個分區(qū)的數(shù)據(jù)量大概在100萬條左右，非常好的平衡了查詢延時和吞吐量。

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二、SQL是什么

Structured Query Language

‘SQL’是結(jié)構(gòu)化查詢語言，是一種用來操作?RDBMS?的數(shù)據(jù)庫語言，當(dāng)前關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都支持使用SQL語言進(jìn)行操作,也就是說可以通過?SQL?操作 oracle,sql server,mysql,sqlite 等等所有的關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫

SQL語句主要分為：
DQL：數(shù)據(jù)查詢語言，用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢，如select**
DML：數(shù)據(jù)操作語言，對數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、修改、刪除，如insert、udpate、delete**
TPL：事務(wù)處理語言，對事務(wù)進(jìn)行處理，包括begin transaction、commit、rollback
DCL：數(shù)據(jù)控制語言，進(jìn)行授權(quán)與權(quán)限回收，如grant、revoke
DDL：數(shù)據(jù)定義語言，進(jìn)行數(shù)據(jù)庫、表的管理等，如create、drop
CCL：指針控制語言，通過控制指針完成表的操作，如declare cursor對于web程序員來講，重點是數(shù)據(jù)的crud（增刪改查），必須熟練編寫DQL、DML，能夠編寫DDL完成數(shù)據(jù)庫、表的操作，其它語言如TPL、DCL、CCL了解即可SQL 是一門特殊的語言,專門用來操作關(guān)系數(shù)據(jù)庫不區(qū)分大小寫