‘壹’ DB2千万或亿级的数据如何存储性能才最好
db2 list db directory $disk $disk 换成你的D:盘或者E:盘，DB2 Windows只允许安装在盘符根目录下，这样就可以查看到盘里是否有数据库，如果发现了catalog一下数据库就回来了
‘贰’ 10亿级别的数据库 用什么比较好mysql合适吗
10亿级别的什么数据？
如果是 关系型很强，而且数据很值钱的数据， 例如 顾客--交易--商品--金额 一个系列的， 那么这种很重要的数据，建议是 Oracle， 因为 数据丢不起啊。
如果是 关系型强， 但是数据不是很值钱的数据， 例如 A股 从开市以来， 所有股票的 每日，每小时，30分，15分，5分 钟的行情数据。 那么你可以使用 Mysql。 反正丢了就重新导入一次。
如果是 关系型不强， 数据也不是很值钱的数据， 例如 论坛的帖子 这一类的， 那么用 mongodb 就更合适一些。
‘叁’ 几百亿条数据用什么数据库保存比较好 (纯文本与数字类型)
oracle 大型数据库
‘肆’ 一个表格存储四五亿条，用什么数据库存储比较好。
你的是服务器还是笔记本?就算是台式机也很难跟正式服务器比,而且再加上集群,磁盘阵列等等,这就不是一个等级的了,最最重要的,像网络这种超大型的系统都是服务器群组成的,背后可能有上千上万台服务器,能不快吗(网络不清楚,google背后的服务器过万这个是知道的)...
另外就算是4,5亿条数据,普通pc,注意下查询方式也可以提升性能,譬如只用记录ID来查询,而避免用其他字段查询,再不行,通过垂直分割或水平分割表的方式也可以优化查询
只能说这确实是个比较复杂的问题,牵涉到软件硬件方方面面的东西。
至于数据库方面,oracle,db2,sqlserver,mysql其实亿级数据量都应该没啥问题的,如果要较真的话肯定是oracle强,哈
‘伍’ 上亿数据量用什么数据库最好
看你的是什么数据：
关系型数据：可以参考ali和京东用mysql集群来解决
非关系型数据：使用nosql集群来解决，MongoDB，Redis等
当然数据量特别大，查询很频繁的要利用好缓存
‘陆’ mysql怎样能建一个可以存储上亿条记录的数据库
如果单讲存储，那只要你的硬盘够大都可以，但如果要讲效率就得想办法，如根据年份把数据放到不同的表里，或不同的机子上，因为一个表放这么多数据效率会很低的，但如果分开放又会出现统计、去重这类操作的麻烦，所以设置数据库不能只考虑三级范式，难的是设置的有效率。
‘柒’ 二万亿条数据用什么数据库
建议用oracle或者db2，这两个数据库性能良好，运行稳定。
‘捌’ mysql 如何处理亿级数据
1、数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。
‘玖’ 在程序中产生的十亿多条数据要存入数据库中，有什么高效快速的方法
这么大的量，可能需要大型数据库了，WINDOWS平台上可能差些
LINUX，UNIX上有。DB2 和 Informix