在RAM中使用Python/PHPnonpersistent array来存储8亿多行的6GB+数据，而不是在简单的查询执行中使用mysql/mongodb/cassandra/bigtable/bigdata（持久性数据库）数据库来加速/延迟，这有多大好处？
例如，在一秒钟内在8亿+百万行中找到一个名称：是否可能？是否有人有处理超过12亿行的数据集的经验，并在1秒内获得简单搜索查询的结果？
是否有更好的、经过验证的方法来处理数十亿行？
最佳答案
它应该是非常大的不同，大约4-5个数量级更快。数据库将记录存储在4KB块中（通常），并且必须将每个这样的块放入需要几毫秒的内存中。用4KB划分桌子的大小，然后得到图片。相反，内存中数据的响应时间通常为纳秒。毫无疑问，内存更快，真正的问题是您是否有足够的内存，以及您可以将数据保存在那里多长时间。
但是，上述内容适用于select * from table查询。如果您想要一个select * from table where name=something，您可以在名称上创建一个索引，这样数据库就不必扫描整个文件，而且结果应该更好，可能非常适合实际使用。