京东、淘宝是如何处理万亿级数据的？-技术圈

当你处理一百个数据时，你可能会用Excel表格，轻松搞定。

当你处理一万个数据时，你可能会用到SQL，通过几行代码，实现你的需求。

但当你面对一千万、上亿、甚至万亿级的数据时呢？

大数据时代，每个人产生的数据量都与日俱增，面对天文量级的数据，不论是采集、存储再到计算、分析，都变得无比复杂，你怎么办？

以滴滴为例。早在 2019 年，滴滴的注册用户就已超过 5.5 亿，年运送乘客达 100 亿人次，每日处理数据 4875+TB，日定位数超过 150 亿，每日路径规划请求超过 400 亿次！

如果直接从中取数进行分析，进行算法推荐等，会面临结构复杂、数据脏乱、历史缺失、查询缓慢等问题。

滴滴是怎么做的？答案就是——数据仓库。通过大数据技术，建立自己的数据仓库，轻松应付数以万亿级的数据量，并进行计算和推荐。

目前主流的互联网公司，都已经建立了自己的数据仓库系统。

什么是数据仓库？简单来说，数据仓库就是一个面向分析的存储系统，可以满足海量数据存储需求，计算和处理能力更强。

在电商领域，通过【大数据+数据仓库】相结合，可以实现传统行业难以想象的效率。

京东物流在全国 90% 区县可以实现 24 小时达，自营配送服务覆盖了全国 99% 的人口， 超 90% 自营订单可以在 24 小时内送达。

其背后的原理，就是通过收集大量用户数据并进行信息优化，就可以预算未来数天每个产品在各地的销量，这样当用户下订单时，商品已经提前运到当地的仓库，从而实现【211限时达】、【闪电送】。

数据仓库已经是大数据领域最核心的技术之一。相对于传统数据库，数据仓库有以下特点：

（1）面向主题

为了各个主题进行分析而建，操作型数据库是为了支撑各种业务而建立。

（2）集成性

数据仓库会将不同源数据库中的数据汇总到一起。

（3）历史性

数据被加载后一般情况下将被长期保留，前者通常保存几个月，后者可能几年甚至几十年。

（4）时变性

数据仓库包含来自其时间范围不同时间段的数据快照，可生成各历史阶段的数据分析报告。

（5）稳定性

数据仓库中的数据一般仅执行查询操作，很少会有删除和更新。

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