为主要读取应用程序寻找数据库解决方案，查询 3 亿条记录
Looking for a database solution for mostly read application, querying 300 million records
正在寻找合适的数据库技术来高效查询 3 亿条记录表。表可能包含 5-30 列，主要是 tinyint + zip、state。用户可以在许多列上使用 where 条件发出任意查询，并按州或 zip 对计数进行分组。从某种意义上说，数据集是静态的，数据会定期重新加载，没有插入，只有读取。
我已经用 InnoDB 尝试过 Mysql (RDS)。由于大量的记录和查询的性质，我无法获得令人满意的性能。
尝试过 MonetDB（列式存储）并取得了很好的结果，但它似乎并没有被很多人使用，这引起了一些担忧。
要求响应时间足够快，以便响应式 Web UI 进行分析。
我还应该探索哪些其他技术？
看看 Google App Engine 的 Datastore。他们使用索引自动优化您的查询以实现快速响应，而且 Google，因此他们可以轻松地从零流量扩展到数十亿次点击。
可以使用您自己或他们的框架以 Java 或 Python 编写应用程序。
试试卡桑德拉。它现在被广泛使用（Facebook、Netflix 和许多其他公司）。
如果你想让你的代码相对底层数据库技术抽象，你可以使用 kundera JPA 2.0。
此外，在本地使用 Cassandra 非常容易（用于调试和单元测试）。就拿这个 class.
我鼓励您尝试 MonetDB，这取决于您的查询，但一般来说 - 作为列存储，您应该获得良好的性能（甚至超过 3 亿条记录）。另外，您不需要手动创建索引等——它主要是自我优化的。 MonetDB 还有一个 Node.js driver/connector, which may be used for writing quick analytical web apps. There are also connectors for popular languages/frameworks：Ruby、Python、Perl、PHP、Java（通过 JDBC）。
别担心，MonetDB 正在积极开发中（免责声明：我实际上是一名开发人员），您可以在用户邮件列表上相对快速地获得答案。
正在寻找合适的数据库技术来高效查询 3 亿条记录表。表可能包含 5-30 列，主要是 tinyint + zip、state。用户可以在许多列上使用 where 条件发出任意查询，并按州或 zip 对计数进行分组。从某种意义上说，数据集是静态的，数据会定期重新加载，没有插入，只有读取。
我已经用 InnoDB 尝试过 Mysql (RDS)。由于大量的记录和查询的性质，我无法获得令人满意的性能。
尝试过 MonetDB（列式存储）并取得了很好的结果，但它似乎并没有被很多人使用，这引起了一些担忧。
要求响应时间足够快，以便响应式 Web UI 进行分析。
我还应该探索哪些其他技术？
看看 Google App Engine 的 Datastore。他们使用索引自动优化您的查询以实现快速响应，而且 Google，因此他们可以轻松地从零流量扩展到数十亿次点击。
可以使用您自己或他们的框架以 Java 或 Python 编写应用程序。
试试卡桑德拉。它现在被广泛使用（Facebook、Netflix 和许多其他公司）。
如果你想让你的代码相对底层数据库技术抽象，你可以使用 kundera JPA 2.0。
此外，在本地使用 Cassandra 非常容易（用于调试和单元测试）。就拿这个 class.
我鼓励您尝试 MonetDB，这取决于您的查询，但一般来说 - 作为列存储，您应该获得良好的性能（甚至超过 3 亿条记录）。另外，您不需要手动创建索引等——它主要是自我优化的。 MonetDB 还有一个 Node.js driver/connector, which may be used for writing quick analytical web apps. There are also connectors for popular languages/frameworks：Ruby、Python、Perl、PHP、Java（通过 JDBC）。
别担心，MonetDB 正在积极开发中（免责声明：我实际上是一名开发人员），您可以在用户邮件列表上相对快速地获得答案。