1，哪位大侠能提供一个oracle大数据存储的解决办法2，除了网盘之外还有什么可以存储大数据3，利用mysql数据库如何解决大数据量存储问题4，数据存储海量数据存储解决方案5，大数据时代数据应该如何存储1，哪位大侠能提供一个oracle大数据存储的解决办法
数据量这么大，可以考虑利用机器的性能。而不是数据库本身了。
a)考虑多线程；
b)分多次查询，多次插入，这样查询与插入可以并行。
比较麻烦的是要考虑数据库的异常回滚等处理,尤其是多线程中。
2，除了网盘之外还有什么可以存储大数据
所谓的网盘，只不过是别人提供给你的硬盘地址而已。。。实际上还是存在硬盘里面，只不过不是你的硬盘。。。。固态硬盘了解下兴宇中科在云秘盘产品设计之初，采用多种专业加密算法和硬件认证机制，安全系数这块还是很有保障滴
3，利用mysql数据库如何解决大数据量存储问题
照你的需求来看，可以有两种方式，一种是分表，另一种是分区
首先是分表，就像你自己所说的，可以按月分表，可以按用户id分表等等，至于采用哪种方式分表，要看你的业务逻辑了，分表不好的地方就是查询有时候需要跨多个表。
然后是分区，分区可以将表分离在若干不同的表空间上，用分而治之的方法来支撑无限膨胀的大表，给大表在物理一级的可管理性。将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能。分区的好处是分区的优点：
1 增强可用性：如果表的一个分区由于系统故障而不能使用，表的其余好的分区仍然可以使用；
2 减少关闭时间：如果系统故障只影响表的一部分分区，那么只有这部分分区需要修复，故能比整个大表修复花的时间更少；
3 维护轻松：如果需要重建表，独立管理每个分区比管理单个大表要轻松得多；
4 均衡i/o:可以把表的不同分区分配到不同的磁盘来平衡i/o改善性能；
5 改善性能：对大表的查询、增加、修改等操作可以分解到表的不同分区来并行执行，可使运行速度更快；
6 分区对用户透明，最终用户感觉不到分区的存在。
4，数据存储海量数据存储解决方案
目前市场上主流的海量数据存储解决方案当然是云存储解决方案啦！ 南京云创存储科技有限公司的cstor云存储系统可以帮你解决海量存储的问题！ 你可以到云创存储的官网上了解一下产品的详细信息！ 希望我的回答会对你有所帮助咯！海量数据作为一个专有名词成为热点，主要应归功于近来年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。无所不在的移动设备、rfid、无线传感器每分每秒都在产生数据、数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生局立案的交互，要处理的数据量实在是太大、增长太快了，据idc2006年(internet data center)估计全世界的数据量已超过0.18zb（1zb=2^70b），而今年这个数字已经提升了一个数量级，达到1.8zb，差不多平均全世界每个人一块100多gb的硬盘的数据拥有量。这种增长还在加速，预计2015年将达到近8zb。面对如此庞大的数据量，可想而知各个大型企业特别是以数据搜集为主的公司的数据量就可想而知了：“百度，数百个pb（1zb=2^20pb）；yahoo！100pb。为了要满足业务需求和减缓竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高的要求，传统的常规的技术手段根本无法应对当前的形式。 在这种情况下，技术人员纷纷研发和采用了一批新的技术、主要包括分布式缓存、基于mpp的分布式数据库、分布式文件系统、各种nosql分布式存储方案等。
5，大数据时代数据应该如何存储
pb或多pb级基础设施与传统大规模数据集之间的差别简直就像白天和黑夜的差别，就像在笔记本电脑上处理数据和在raid阵列上处理数据之间的差别。当day在2009年加入shutterfly时，存储已经成为该公司最大的开支，并且以飞快的速度增长。每n个pb的额外存储意味着我们需要另一个存储管理员来支持物理和逻辑基础设施，day表示，面对大规模数据存储，系统会更频繁地出问题，任何管理超大存储的人经常都要处理硬件故障。大家都在试图解决的根本问题是：当你知道存储的一部分将在一段时间内出现问题，你应该如何确保数据可用性，同时确保不会降低性能？raid问题解决故障的标准答案是复制，通常以raid阵列的形式。但day表示，面对庞大规模的数据时，raid解决问题的同时可能会制造更多问题。在传统raid数据存储方案中，每个数据的副本都被镜像和存储在阵列的不同磁盘中，以确保完整性和可用性。但这意味着每个被镜像和存储的数据将需要其本身五倍以上的存储空间。随着raid阵列中使用的磁盘越来越大（从密度和功耗的角度来看，3tb磁盘非常具有吸引力），更换故障驱动器的时间也将变得越来越长。实际上，我们使用raid并不存在任何操作问题，day表示，我们看到的是，随着磁盘变得越来越大，当任何组件发生故障时，我们回到一个完全冗余的系统的时间增加。生成校验是与数据集的大小成正比的。当我们开始使用1tb和2tb的磁盘时，回到完全冗余系统的时间变得很长。可以说，这种趋势并没有朝着正确的方向发展。对于shutterfly而言，可靠性和可用性是非常关键的因素，这也是企业级存储的要求。day表示，其快速膨胀的存储成本使商品系统变得更具吸引力。当day及其团队在研究潜在技术解决方案以帮助控制存储成本时，他们对于一项叫做纠删码（erasure code）的技术非常感兴趣。采用擦除代码技术的下一代存储里德-所罗门纠删码最初作为前向纠错码（forward error correction, fec）用于不可靠通道的数据传输，例如外层空间探测的数据传输。这项技术还被用于cd和dvd来处理光盘上的故障，例如灰尘和划痕。一些存储供应商已经开始将纠删码纳入他们的解决方案中。使用纠删码，数据可以被分解成几块，单块分解数据是无用的，然后它们被分散到不同磁盘驱动器或者服务器。在任何使用，这些数据都可以完全重组，即使有些数据块因为磁盘故障已经丢失。换句话说，你不需要创建多个数据副本，单个数据就可以确保数据的完整性和可用性。基于纠删码的解决方案的早期供应商之一是cleversafe公司，他们添加了位置信息来创建其所谓的分散编码，让用户可以在不同位置（例如多个数据中心）存储数据块或者说数据片。每个数据块就其自身而言是无用的，这样能够确保隐私性和安全性。因为信息分散技术使用单一数据来确保数据完整性和可用性，而不是像raid一样使用多个副本，公司可以节省多达90%的存储成本。当你将试图重组数据时，你并不一定需要提供所有数据块，cleversafe公司产品策略、市场营销和客户解决方案副总裁russ kennedy表示，你生成的数据块的数量，我们称之为宽度，我们将重组数据需要的最低数量称之为门槛。你生成的数据块的数量和重组需要的数量之间的差异决定了其可靠性。同时，即使你丢失节点和驱动器，你仍然能够得到原来形式的数据。