基于分布式存储与并行计算架构的历史数据库分析解决方案

铁路运输管理信息系统保存接近20年的铁路货票、确报、货车追踪等历史信息,数据量非常大,超过30 TB。在实际使用中,针对历史数据的查询次数比较密集,分析维度多,条件组合多,速度要求高。现有服务器加SAN存储的传统架构,其带宽瓶颈不适合历史数据库的分析性能要求,因此提出一种基于分布式存储与并行计算架构的新方法,用以解决历史数据库的性能瓶颈问题,并通过实际测试数据,证明分布式存储与并行计算架构对历史数据库查询速度的提升。