大数据量的系统的数据库结构如何设计？

1、把你表中经常查询的和不常用的分开几个表，也就是横向切分
2、把不同类型的分成几个表，纵向切分
3、常用联接的建索引
4、服务器放几个硬盘，把数据、日志、索引分盘存放，这样可以提高IO吞吐率
5、用优化器，优化你的查询
6、考虑冗余，这样可以减少连接
7、可以考虑建立统计表，就是实时生成总计表，这样可以避免每次查询都统计一次
mrzxc 等说的好，考虑你的系统，注意负载平衡，查询优化，25 万并不大，可以建一个表，然后按mrzxc 的3 4 5 7 优化。 速度，影响它的因数太多了，且数据量越大越明显。
1、存储 将硬盘分成NTFS格式，NTFS比FAT32快，并看你的数据文件大小，1G以上你可以采用多数据库文件，这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。
2、tempdb tempdb也应该被单独的物理硬盘或磁盘阵列上,建议放在RAID 0上，这样它的性能最高,不要对它设置最大值让它自动增长
3、日志文件 日志文件也应该和数据文件分开在不同的理硬盘或磁盘阵列上，这样也可以提高硬盘I/O性能。
4、分区视图 就是将你的数据水平分割在集群服务器上，它适合大规模OLTP,SQL群集上，如果你数据库不是访问特别大不建议使用。
5、簇索引 你的表一定有个簇索引，在使用簇索引查询的时候，区块查询是最快的，如用between，应为他是物理连续的，你应该尽量减少对它的updaet,应为这可以使它物理不连续。
6、非簇索引 非簇索引与物理顺序无关，设计它时必须有高度的可选择性，可以提高查询速度，但对表update的时候这些非簇索引会影响速度，且占用空间大，如果你愿意用空间和修改时间换取速度可以考虑。
7、索引视图 如果在视图上建立索引,那视图的结果集就会被存储起来，对与特定的查询性能可以提高很多，但同样对update语句时它也会严重减低性能，一般用在数据相对稳定的数据仓库中。
8、维护索引 你在将索引建好后，定期维护是很重要的，用dbcc showcontig来观察页密度、扫描密度等等，及时用dbcc indexdefrag来整理表或视图的索引,在必要的时候用dbcc dbreindex来重建索引可以受到良好的效果。 不论你是用几个表1、2、3点都可以提高一定的性能，5、6、8点你是必须做的，至于4、7点看你的需求，我个人是不建议的。打了半个多小时想是在写论文，希望对你有帮助。

服务器就是指app的服务端，业务逻辑都在服务端
app相当于一个页面展示和交互数据用的
是用代码实现的，可以用java或者php等都可以，服务端的代码运行在特定的服务器软件上如
Tomcat apache等

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大数据专业的话，对于处理器、内存和硬盘的要求会比较大，所以应该优先考虑扩展性好的游戏本。
所以需求排列下来就是处理器要强一些，内存和硬盘扩展性好、有性能还不错的独显更佳（总要玩玩游戏的嘛）。下面我就给大家推荐几款性价比超高的机型：一、拯救者r7000拯救者r7000搭载了锐龙R5-5600H，虽然表现不如5800H，但用于大数据学习还是绰绰有余的，显卡上3050虽然因为4GB的显存被游戏玩家吐槽，但你本身就不依赖用它打游戏开光追不是，还是很够用的，起码比MX450强了一个次元（还是95W满血版）。二、暗影精灵7相比之下暗影精灵7的3050显卡只有80W功耗显得稍弱，但是第十一代i5-11400H的跑分表现也是相当不俗的，搭配上PCle40，整体的素质也可圈可点，6499的价格作为抢不到r7000的备选没啥毛病。三、小新pro16小新pro16可以说是轻薄本中的另类了，本身搭载了1650显卡（轻薄本的常用显卡MX450就是1650的阉割版），搭配上R5-5700H处理器和25K的120Hz刷新率屏幕，本身的性能还是很猛的，192KG的机身重量也更加便于携带，缺点就是16GB内存没法扩充需要注意。总的来说，大数据专业使用拯救者r7000、暗影精灵7这样的游戏本绝对是绰绰有余了，足以支撑到你用到毕业，如果更注重轻薄，对32GB没有特别高的需求，小新pro16也是很不错的选择。

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