1樓：
分布式資料庫可以看看TiDB
還有搜尋引擎，也有分布式的。
簡單的說就是。拆分運算搜尋。
或者自己分表，
把資料按照一定的邏輯分布在多個表，
這樣就可以分開查詢，然後再聚合資料。
這樣速度可以N倍。
2樓：ati att
常見的mysql就可以實現
Atitit mysql高效能指南百億資料1.1. 百億資料體積大概1tb空間占用 12. 一些規則限制 1
2.1. Mysql單錶盡可能不超過一億資料否則索引可能插入太慢 12.2. 每個表空間資料檔案盡可能10g內，方便備份維護 13. 分割槽與二級分割槽 1
3.1. 計算分割槽數量所以我的得出分割槽數量，大概只需要一百個分割槽即可。 1
4. 使用ssd大力提公升iops效能 2
5. 多磁碟把不同的表空間檔案（表的物理儲存檔案）放在不同的磁碟提公升併發io 2
5.1. 適當做raid磁碟陣列 2
6. 儲存引擎的選擇，盡可能使用非事務型儲存引擎，效能更高 27. 其他方法 2
7.1. 使用非同步索引等提公升插入效能 2
7.2. 自己實現多級索引機制可以提公升很大效能 2按照每條節來算 ，大約1tb空間占用 ，也不是很多 ，每一億資料大概10g空間
這個可以只使用乙個分割槽級別就夠了
使用Python在58萬條資料的資料集上進行機器學習，執行速度很慢，怎麼優化？
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