『壹』 DB2千萬或億級的數據如何存儲性能才最好
db2 list db directory $disk $disk 換成你的D:盤或者E:盤，DB2 Windows只允許安裝在盤符根目錄下，這樣就可以查看到盤里是否有資料庫，如果發現了catalog一下資料庫就回來了
『貳』 10億級別的資料庫 用什麼比較好mysql合適嗎
10億級別的什麼數據？
如果是 關系型很強，而且數據很值錢的數據， 例如 顧客--交易--商品--金額 一個系列的， 那麼這種很重要的數據，建議是 Oracle， 因為 數據丟不起啊。
如果是 關系型強， 但是數據不是很值錢的數據， 例如 A股 從開市以來， 所有股票的 每日，每小時，30分，15分，5分 鍾的行情數據。 那麼你可以使用 Mysql。 反正丟了就重新導入一次。
如果是 關系型不強， 數據也不是很值錢的數據， 例如 論壇的帖子 這一類的， 那麼用 mongodb 就更合適一些。
『叄』 幾百億條數據用什麼資料庫保存比較好 (純文本與數字類型)
oracle 大型資料庫
『肆』 一個表格存儲四五億條，用什麼資料庫存儲比較好。
你的是伺服器還是筆記本?就算是台式機也很難跟正式伺服器比,而且再加上集群,磁碟陣列等等,這就不是一個等級的了,最最重要的,像網路這種超大型的系統都是伺服器群組成的,背後可能有上千上萬台伺服器,能不快嗎(網路不清楚,google背後的伺服器過萬這個是知道的)...
另外就算是4,5億條數據,普通pc,注意下查詢方式也可以提升性能,譬如只用記錄ID來查詢,而避免用其他欄位查詢,再不行,通過垂直分割或水平分割表的方式也可以優化查詢
只能說這確實是個比較復雜的問題,牽涉到軟體硬體方方面面的東西。
至於資料庫方面,oracle,db2,sqlserver,mysql其實億級數據量都應該沒啥問題的,如果要較真的話肯定是oracle強,哈
『伍』 上億數據量用什麼資料庫最好
看你的是什麼數據：
關系型數據：可以參考ali和京東用mysql集群來解決
非關系型數據：使用nosql集群來解決，MongoDB，Redis等
當然數據量特別大，查詢很頻繁的要利用好緩存
『陸』 mysql怎樣能建一個可以存儲上億條記錄的資料庫
如果單講存儲，那隻要你的硬碟夠大都可以，但如果要講效率就得想辦法，如根據年份把數據放到不同的表裡，或不同的機子上，因為一個表放這么多數據效率會很低的，但如果分開放又會出現統計、去重這類操作的麻煩，所以設置資料庫不能只考慮三級範式，難的是設置的有效率。
『柒』 二萬億條數據用什麼資料庫
建議用oracle或者db2，這兩個資料庫性能良好，運行穩定。
『捌』 mysql 如何處理億級數據
1、數據表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就這4個欄位，其中 title 用定長，info 用text, id 是逐漸，vtype是tinyint，vtype是索引。這是一個基本的新聞系統的簡單模型。現在往裡面填充數據，填充10萬篇新聞。
『玖』 在程序中產生的十億多條數據要存入資料庫中，有什麼高效快速的方法
這么大的量，可能需要大型資料庫了，WINDOWS平台上可能差些
LINUX，UNIX上有。DB2 和 Informix