最近在做一个统计项目的改造，对两张日志表进行分析统计，最后形成报表。这两张日志表现在每天的数据量在1亿左右，大小在30G左右，对我有用的数据大概为20G。因为这量个日志是成上升趋势的，所以我设计出来的系统应该能应对每张表2亿的数据量。

之前的做法是用了3台节点机，1台主控机，来进行统计。节点机分id段分别统计（比如node1统计id为1-5千万，node2统计5千万-1亿，1亿到1.5亿，这些都是可以配置的，并且如果数据量超过1.5亿，增加一台机器再配置一下就ok了），最后由主控机完成汇总。改造原因无非是代码很乱，出错不断，统计很耗内存等。

仔细的分析了一下需求，其实逻辑不复杂，基本就是根据不同的字段来分段，去重，count等，这样的数据量显然不能直接用sql去group by，count什么的。我想起之前看过berkeley db的一些知识，berkeley db的本地文件数据库以及它的大吞吐量，很适合这个场景。

我的做法：两张日志表可以在spring中起两个job，分段读取（可以每次读50W的），每次读取到数据后把数据分给不同的handler去处理相应统计，统计的临时数据记入bdb，数据读取完毕后再分别汇总各自的数据，存入数据库。为了防止意外情况，对于月统计的临时数据入数据库。bdb的数据每天统计完了清理掉。

这样做的好处：
1.减少读写数据库的频率，我们的数据库是很多应用共用，频繁的读取数据库会对其他应用有影响。
2.充分利用本地硬盘，能够避免oom的情况。
3.还没有测试过，不过个人认为一台机器8G的内存应该就可以搞定，这样就节省了3台机器。
4.在想……

本人水平有限，欢迎有经验的同学提出宝贵意见。谢谢！