我们有这样一个需求场景，对数据的处理比较麻烦，像通用的mysql/oralce数据库等没法适用，具体主要需求场景如下：
1、每秒能处理的数据项数量庞大，如2万个
2、对查询响应时间要求苛刻，如在1亿条记录中查询任意一个数据项符合要求的1000条记录耗时不超过5秒
3、断电等意外情况下，最多允许丢失最近一小时内的数据
4、数据项的值插入频率快，如每秒一次
5、数据项的值只有新增，没有更新操作
不知道大家有什么好的思路没，我们正在摸索中。欢迎有经验的朋友指点一下。
你这个系统首先肯定需要分布式，第二步，按照分布式CAP定理进行设计：
断电不能丢失太多，意味着容错性要求高。
查询响应时间要求高，对可用性要求比较高。
需求中没有提出：插入的数据是立即出现在查询结果中，还是允许最多延迟多长时间出现，所以，可以初步认为对一致性要求不高。
这样，你就寻找注重AP的NoSQL数据库：
从CAP分类NOSQL
oracle的内存数据库符合要求吗？
其实刚开始研究决定用 内存数据库H2+orecle，中间通过Sequoia做负载均衡，但这个解决了查询问题。
但插入问题一直感觉很难解决，bang说的插入延迟时间，时间不是问题，但保证数据的完整性与一致性比较难啊
lz遇到了完整、一致性的问题，那么就需要考虑整个者业务过程中到底在什么地方需要完整、一致？通常这样的需求并不是贯穿整个数据过程的，毕竟任何系统都需要一步步的处理数据。
分阶段的进行保证，同时在关键位置上进行同步，这也是很多大型系统的策略。比如Facebook。。。。。。。。
如果数据不需要保证完全可用..
可以考虑调整Oracle的参数Commit_write到batch,nowait, 如果是MySQL也有类似的级别..
我自己在台式机上进行测试, Intel I7-860 + SATA 7200rpm 500GB 的磁盘上就可以实现每秒插入5000条(每条记录较小)以上的数据. 如果磁盘的吞吐量再高点, 并发大点, 每秒处理3-5w条记录也不是大问题.
[该贴被jametong于2010-06-21 15:02修改过]
1.不知道业务，可以采用Map.Reduce
2.是否可以考虑Hbase+Hive+Hadoop
3.采用HDFS分布式存储方案
4.采用HBase
5.采用HBase