一是靠硬體，這個成本較高。

二是大資料框架技術，這個有一定學習曲線。

三設計思路，回覆結果要提前生成，儲存在某處。要想提前生成的回覆保證一定的時效性，就要有後臺一直不斷的更新回覆。應該還是大資料框架的基本思路吧。

1.整體架構

通常情況下，一個常見的資料平臺，整個資料處理的過程可以分為以下幾個步驟：

2.資料採集子系統：

資料採集子系統的話一共是三類：採集前端作業系統還有後端日誌和業務資料；

3.資料接入子系統：

不管是用什麼方式辦法採集的，但是資料都是透過HTTP API傳送給系統的。

4.資料模型：

5.資料匯入與儲存：

6.資料查詢子系統：

也就是接受客戶透過UI介面或者API發起的查詢請求，webserver並不做其他的處理，而是將這些查詢的請求直接發給QueryEngine的模組，模組把查詢請求翻譯成SQL並且在Impala中發起查詢。

7.元資料與監控：

儲存元資料的有很多比如Mysql還有Zookeeper來儲存，還有Schema唯獨字典等等資訊 ，還需要查詢快取的工具Redis；

8.資料預測：

以上就是十億的資料如何做到秒查，查詢之後會對使用者分析；大資料最後我們都會找到使用者行為進行分類，打標籤等等。根據使用者的行為預測將來某個其他行為的機率。

if（固定查詢）

這樣最簡單，按SQL對資料庫或者模型做最佳化

但缺陷是不靈活，需求一變就要重新設計

else

把分析用到的欄位放在一張表上，這叫逆規範化，減少對CPU和IO的消耗，也是最便宜的

最後想辦法更換資料庫，比如ClickHouse，比Oracle快至少一個量級，聽說未來是基於GPU的資料庫，還能提高一個量級

以上說的都是單節點的體系架構，你要是有錢買100個節點搞平行計算，方法還有更多