针对特定需求的最佳SQL \ NoSQL解决方案？

Question

有大约6百万条记录的数据集。每个记录具有相同数量的字段。有8个领域共：

ID Title Color Date1 Date2 Date3 Date4... 

应该有由标题和所有日期字段（或在RDBMS而言，“列”）来过滤这些记录的方式。

数据的大小并不是很大，几千兆字节。我们没有很长的文本字段等（我们在架构创建过程中摆脱了它们，所以现在我们在数据集中只有非常重要的字段）。

后台读取&写入数据相当密集。我们真的希望尽可能加快读取\写入（并按字段进行过滤）。目前我们使用的是Postgres，我们喜欢它的可靠性，但看起来并不是很快。是的，我们做了一些调整和优化，增加了索引，将它安装在32GB内存的机器上，并设置了所有必要的设置。换句话说，它可行，但我仍然相信它可能会更好。我们需要的是速度：按日期和标题过滤记录应该快速，非常快。数据插入可能会比较慢。后端过滤所有未处理的记录，处理它，并设​​置日期标记（处理日期时间）。每5-10秒就会有大约50个后端“工人”执行，因此数据库应该能够执行得非常快。我们也做一些数据库迭代（一种map \ reduce作业），所以数据库解决方案应该能够执行这种类型的任务（这里RDBMS并不是很好）。

我们没有加入，数据已经针对大数据解决方案进行了优化。只有一个'大桌子'。

而且我们希望在单个节点上或许多小型实例上运行它。数据并不重要。但是我们希望避免使用昂贵的解决方案，所以我们正在寻找一种SQL或NoSQL解决方案，这种解决方案在相同便宜的硬件上执行速度会比Postgres快。

我记得大约一两年前我尝试过MongoDB。从我记忆中来看，过滤并不是那么快。卡桑德拉更好，但我记得它只能执行一小部分过滤查询。 Riak很好，但只适用于拥有很多机器的大集群。这是我非常基本的经验，如果你们知道这些解决方案中的一个表现出色，请写下。或建议另一种解决方案

谢谢！

Answer 1

我同意丹尼斯，你应该坚持使用Postgres。根据我的经验，正确调谐的关系数据库具有令人难以置信的快速结果。换句话说，我发现调整Mongo以使得在10ms或更短的时间内返回复杂的查询比调整SQL Server和MySQL更困难。

阅读本网站http://use-the-index-luke.com/了解如何进一步调整的想法。那家伙还写了一本可能对你有用的书。

就像丹尼斯说的那样，数据量不是很大，以至于值得用NoSQL解决方案从头开始。

Answer 2

我同意上面的Ryan。坚持使用PostgreSQL。

你还没有描述你的写入负载实际上是什么样的（你是不是更新了几条记录，而是有很多并行查询？用更少数量的并行查询更新，但更新了很多行一次等）。所以我不能告诉你你需要做些什么来获得更多的速度。

但是，根据您的问题以及您所说的迄今为止所尝试的内容，我建议您考虑聘请顾问以新鲜眼光来看待您的数据库，查看您的环境等，并提出改进建议。我的猜测是，你有很多事情可以进行优化，你会在这种优化上花费很少，而不是转换到新的环境。