上亿数据增删改查，用什么数据库合适？

你这个数据的量级不关键，关键的是你有多少增删改查。。。

原始数据都是 kv 数据的 任何一个 nosql 轻松搞定，搞不懂你们这种环境还让人上 RDS 的想什么……
甚至不需要负载用的统一逻辑集群（当然保证可用性的为目的的必不可少），前置一个 hash 进行分库就好了，在逻辑层进行一个基本的 hash 操作 确认该 key 的存储节点就完事

@xingwing 那一条记录占空间不大啊， 10 多亿数据 100G 内存应该够了吧

@fin 如果 value 字符的取值范围有限的话，还能存得更紧凑呢。

对于这种简单的 KV 存储很多 NOSQL 都没什么问题，在这里问还不如直接上机器测试。。

1.可以考虑下 aws 的 DynamoDB ， amazon 主站背后也是这个。根据吞吐量收费， qps 高价格比较贵。
2.另外推荐 aerospike ，基于 SSD 和 RAM 的混合存储，可以投入比 redis 更少的节点，支持表结构的数据。做程序化广告交易的时候用过，非常 impressive 。

说实在的，我们 Session 就是用 MySQL 存储的。一亿左右数据行，读写挺频繁的，效率也不低啊。目前就硬盘出现瓶颈影响查询效率。

mysql

就用 MySQL 就可以啊，散列成 100 张表，一个简单的 Hash 算法就可以，又不做统计计算只是直接命中指定 K 值然后做相应操作，顶多如果并发过高前置个缓存服务器缓冲一下就可以……

redis 集群呀， hashmap 数据结构，刚好契合你的需求，然后按照 key 分库。

我的 40G 的磁力链 mysql+sphinx 2 分钟索引完，应该有上亿数据了吧

redis

@xingwing 要看你自己熟悉那个，目前的流行的 nosql ，你这个数据量跑起来一般上来说都不会有太大的瓶颈的。最大的问题是你后期的开发，维护，调优。选一个自己最顺手的吧。

可以试试 mongodb ，有集群。

查是只查 key 还是也要查 v? 查 v 的话有没有总变化的复杂逻辑？

如果只是查 key 的话，任何一个数据库都没有问题吧。如果是查 v ，还有变动的复杂逻辑，基本上没戏。

doukudb 不错，不过场景不对

mysql 分表足够了

学习。。。有没有相关的文章神马的

场景不清晰，如果没什么逻辑关系，数据量再大也是堆硬盘，不查询增删改采用分库分区等都可以秒杀。

试试 mongodb 吧