不同技术适合的数据量级与应用场景
如果需要事务保障（如金融、电商订单）数据量千万级→分库分表（MySQL）；超亿级可结合 “分库分表 + 冷数据归档”。如果是非结构化 / 半结构化数据（如日志、用户行为）写入频繁 + 查询灵活→MongoDB（TB 级）；需实时分析→ClickHouse（TB 级）；需全文检索→Elasticsearch（TB 级）。如果是实时需求（如监控、风控）强实时（毫秒级）→Flink（TB 级 / 天）；
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不同技术适合的数据量级与应用场景
按 “存储 - 计算 - 查询 - 架构” 维度拆解，
一、存储层面技术：核心解决 “数据放哪里” 的问题
| 技术类型 | 适用数据量级 | 核心应用场景 | 关键特性 / 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 分库分表（MySQL 等） | 单表千万级→分表后亿级 / 十亿级 | 1. 电商订单（如淘宝订单表按用户 ID / 时间拆分） 2. 金融交易记录（银行流水） 3. 用户核心数据（千万级用户的基础信息） | - 基于关系型数据库，保持 ACID 特性，适合需要事务保障的场景 - 工具：Sharding-JDBC（轻量）、MyCat（中间件） |
| NoSQL - 文档型（MongoDB） | 百万级→TB/PB 级 | 1. 用户行为日志（如 APP 点击、浏览记录） 2. 内容管理（博客、短视频元数据） 3. 非结构化表单数据（如问卷答案） | - 存储 JSON/BSON 格式，动态字段，无需预定义表结构 - 支持水平扩展，适合数据格式灵活、写入频繁的场景 |
| NoSQL - 键值型（Redis） | 单机 GB 级→集群 TB 级 | 1. 高频缓存（首页商品、用户登录态） 2. 计数器（秒杀库存、点赞数） 3. 实时排行榜（游戏积分） | - 内存存储，延迟≤1ms，需设置合理过期时间（避免缓存雪崩） - 集群用 “哈希槽” 分片，支持动态扩缩容 |
| NoSQL - 键值型（RocksDB） | 单机 TB 级→集群 PB 级 | 1. 消息队列存储（如 Kafka 的日志存储） 2. 大数据场景的本地存储（Spark/Flink 的状态存储） 3. 高写入的键值场景（如物联网设备 ID 映射） | - 磁盘存储（LSM 树结构），写入性能远超传统数据库 - 适合 “写多读少” 或需持久化的键值场景 |
| NoSQL - 列存（HBase） | 亿级→PB 级以上 | 1. 时序数据（物联网传感器数据、服务器监控指标） 2. 海量结构化日志（如用户操作全量记录） 3. 历史数据归档（如 3 年以上的订单） | - 按列存储，适合单列 / 多列的范围查询（如查某设备 1 个月的传感器数据） - 依赖 Hadoop 生态，扩展性极强 |
| NoSQL - 列存（ClickHouse） | 千万级→TB/PB 级 | 1. 实时数据分析（如电商实时 GMV 统计、用户活跃度分析） 2. 广告投放报表（按地域 / 时间维度聚合） 3. 日志实时查询（如服务器错误日志分析） | - 列式存储 + 向量计算，查询速度比传统 OLAP 快 10-100 倍 - 不适合高并发写（如事务场景），侧重读优化 |
| 数据分层存储 | 全量级（GB→PB 级） | 1. 热数据：最近 3 个月的订单（Redis/SSD） 2. 温数据：近 1 年的用户行为（MySQL） 3. 冷数据：3 年以上的财务归档（S3/OSS/ 磁带库） | - 按 “访问频率” 分层，平衡性能与成本 - 冷数据需压缩（如 Snappy/Gzip），访问延迟高（分钟 / 小时级） |
二、计算层面技术：核心解决 “数据怎么算” 的问题
| 技术类型 | 适用数据量级 | 核心应用场景 | 关键特性 / 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 离线批处理（Spark） | TB→PB 级 | 1. 日志离线分析（如每日用户留存率计算） 2. 大数据报表生成（月度财务报表） 3. 机器学习训练（如用户推荐模型的特征计算） | - 基于内存计算，速度比 MapReduce 快 100 倍 - 适合 “非实时、高吞吐” 场景，任务耗时从分钟到小时 |
| 离线批处理（MapReduce） | PB 级以上（超大规模） | 1. 海量数据清洗（如 PB 级日志去重） 2. 分布式排序（如大规模数据索引构建） 3. HBase 数据批量导入 | - 磁盘 IO 密集，适合超大规模但对时间不敏感的任务 - 已逐步被 Spark 替代，仅在极端规模场景使用 |
| 实时流处理（Flink） | 百万级 / 秒→TB 级 / 天 | 1. 实时监控（如服务器 CPU / 内存超阈值告警） 2. 风控规则计算（如信用卡盗刷实时检测） 3. 直播弹幕实时统计 | - 支持 “事件时间” 语义，** Exactly-Once 语义保障 **（数据不丢不重） - 延迟低至毫秒级，适合强实时需求 |
| 实时流处理（Kafka Streams） | 十万级 / 秒→GB 级 / 天 | 1. 简单数据聚合（如实时统计某商品的点击量） 2. 数据格式转换（如 JSON→Avro） 3. 轻量级流计算（如日志过滤） | - 无需独立集群，嵌入 Kafka 生态（减少组件依赖） - 适合简单实时需求，复杂逻辑需用 Flink |
| 数据预处理 / 特征工程 | 千万级→TB 级 | 1. 特征提取（如将用户行为序列转为 “活跃度” 特征） 2. 数据归一化（如将年龄映射到 0-1 区间） 3. 异常值剔除（如过滤掉超出范围的订单金额） | - 通常作为 “计算前置步骤”，减少后续存储和计算成本 - 可离线（Spark）或实时（Flink）执行 |
三、查询层面技术：核心解决 “数据怎么查得快” 的问题
| 技术类型 | 适用数据量级 | 核心应用场景 | 关键特性 / 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 索引优化（MySQL B + 树） | 单表千万→亿级 | 1. 高频查询（如按 “用户 ID” 查订单） 2. 范围查询（如查 “近 7 天的订单”） 3. 联合查询（如按 “用户 ID + 订单状态” 查数据） | - 适合 “等值查询” 和 “范围查询”，避免全表扫描 - 过度索引会降低写入性能（每次写需更新索引） |
| 索引优化（PostgreSQL 分区索引） | 单表亿级以上 | 1. 历史订单查询（如按年份分区的订单表，查 2023 年数据仅扫描对应分区） 2. 海量日志查询（如按日期分区的日志表） | - 索引仅作用于分区，减少查询时的索引扫描范围 - 需提前规划分区键（如时间、ID） |
| 多级缓存（Caffeine+Redis） | 本地 GB 级→集群 TB 级 | 1. 首页热点数据（如电商首页的商品列表） 2. 用户基本信息（如登录后的用户昵称、头像） 3. 高频配置（如系统开关、活动规则） | - 本地缓存（Caffeine）减少网络开销，分布式缓存（Redis）保证一致性 - 需避免缓存雪崩（过期时间错开）、缓存击穿（热点 key 加锁） |
| 搜索引擎（Elasticsearch） | 百万级→TB 级 | 1. 全文检索（如电商商品标题模糊查询、博客内容搜索） 2. 日志检索（如查某关键词的服务器日志） 3. 聚合分析（如按 “地区” 统计用户数） | - 基于倒排索引，支持模糊查询、分词搜索（远超数据库 LIKE） - 不适合事务场景，数据一致性需通过同步机制保障（如 Canal） |
四、架构层面技术：核心解决 “系统怎么扩” 的问题
| 技术类型 | 适用数据量级 / 请求量 | 核心应用场景 | 关键特性 / 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 无状态服务 + 负载均衡 | 千万级→亿级 QPS | 1. 电商交易服务（如订单创建接口，横向扩展实例应对促销高峰） 2. 用户 API 服务（如用户注册、登录接口） 3. 内容分发服务（如视频播放接口） | - 服务无状态（数据存在数据库 / 缓存），通过 Nginx/K8s Service 横向扩展 - 负载均衡算法需合理（如轮询、最少连接） |
| 数据分片路由（Redis Cluster/Sharding-JDBC） | 集群 TB 级以上 | 1. Redis 集群（存储 TB 级缓存数据，按哈希槽分片） 2. 分库分表路由（按用户 ID 哈希路由到不同数据库实例） 3. HBase Region 拆分（按 RowKey 范围分片） | - 数据均匀分布到多个节点，避免单点瓶颈 - 支持动态扩缩容（如 Redis Cluster 添加节点自动迁移哈希槽） |
| 异步处理（Kafka/RabbitMQ） | 百万级 / 秒消息量 | 1. 非实时通知（如订单支付后的短信 / 推送通知） 2. 数据同步（如 MySQL 数据通过 Kafka 同步到 Elasticsearch） 3. 削峰填谷（如秒杀场景，消息队列缓冲请求） | - 解耦上下游服务，避免同步请求阻塞主流程 - 需保证消息不丢（如 Kafka 的 ACK=all）、不重复消费（如消费端幂等） |
| 自动扩缩容（K8s / 云弹性伸缩） | 波动型数据量 / 请求量 | 1. 电商促销（如 “618” 高峰自动增加实例，高峰后减少） 2. 日志分析（夜间批处理任务自动增加 CPU / 内存） 3. 直播平台（热门直播间自动扩容带宽） | - 基于监控指标（CPU 使用率、请求量）自动调整资源 - 需设置扩缩容阈值（如 CPU>70% 扩容，<30% 缩容） |
技术选型总结：按场景快速匹配
- 如果需要事务保障（如金融、电商订单）：
数据量千万级→分库分表（MySQL）；超亿级可结合 “分库分表 + 冷数据归档”。 - 如果是非结构化 / 半结构化数据（如日志、用户行为）：
写入频繁 + 查询灵活→MongoDB（TB 级）；需实时分析→ClickHouse（TB 级）；需全文检索→Elasticsearch（TB 级）。 - 如果是实时需求（如监控、风控）：
强实时（毫秒级）→Flink（TB 级 / 天）；简单实时→Kafka Streams（GB 级 / 天）；高频访问→Redis 集群（TB 级）。 - 如果是超大规模离线处理（如 PB 级日志分析）：
优先 Spark（TB/PB 级，快）；极端规模→MapReduce（PB 级以上，稳）。 - 如果是成本敏感（如历史归档）：
冷数据→对象存储（S3/OSS，PB 级）；温数据→MySQL/PostgreSQL（亿级）；热数据→Redis/SSD（TB 级）。
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