关闭。这个问题需要更加突出重点。它目前不接受答案。
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两年前关门了。
改进这个问题
首先我想说的是：我查看了互联网上类似的帖子，在堆栈溢出上看到类似的问题，比如：
https://dba.stackexchange.com/questions/188667/best-database-and-table-design-for-billions-of-rows-of-data
数十亿行的最佳数据存储
如何存储73亿行市场数据（优化为可读取）？
但我想把我的问题再问一遍。
所以…我开始写我的[大项目]，现在我写所有的文件等。。。
在检查“东西”的同时，我发现在我的一个应用程序的一般用例中，我需要处理。。。
[!!!注意！！！]每天约有数十亿个请求！
是的。每天数十亿！
我不能说这是什么要求等，但我可以说：
1） 请求中的数据是有相当好的结构2）我将需要与这个数据很多工作。我指的是对这些数据的许多查询。
今天我在ms sql server 2017（14.0.100）中对calculate进行了快速测试：
此记录的50m=10gb
==>1b==>200gb
所以200gb是每日大小！！！
200gb30=6tb-每月
6tb12==>72tb-1年大小
而且查询（存储过程）不是那么快。
因为我只是在文档，技术设计步骤…我想花时间和检查处理这些数据的最佳方式。
如果我展望未来1-3-5年。。。
（不希望在2年后开始更改迁移数据的方式等…）
第二个问题是建筑。。。
这种大数据流与谷歌分析非常相似。但我已经发送了请求的id作为响应。
我一般在.net开发人员，并将在.net核心和微服务体系结构上开发这个项目
现在我看到了linux下.net内核的强大功能，ngnix等等。。。
所以我的问题是：编写这个微服务的最佳实践/架构模板是什么。谷歌分析如何处理每天数以百万计和数十亿计的请求。
我查了一下谷歌分析的数据库-这是bigtable。
我发现最好的选择是：hbase
如果hbase是我的英雄？？
还有一个问题是：
最佳选择是什么：
使用云数据库解决方案（如aws emr/dynamo等）
启动ec2示例并在此示例上运行自己的数据库
谢谢你们的帮助，对不起我的英语语法。