我有 10 个不同的查询和总共 40 列。在可用的大数据 noSQL 数据库中寻找将执行读取和写入密集型作业（使用 SLA 的多个查询）的解决方案。
尝试使用 HBase，但它的快速仅用于行键（扫描）搜索，对于其他查询（不在行键上运行）查询响应时间非常高。使用不同的行键进行数据复制是快速响应的唯一选择，但对于 10 个查询10 个不同的表不是一个好主意。
请提出替代方案。
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你试过德鲁伊吗？它的灵感来自Google BigQuery的前身Dremel。
从文档中：
Druid非常适合需要对单个大数据流进行实时数据摄取的产品。特别是如果您的目标是无停机操作，并且正在基于传入数据流的面向时间的汇总构建您的产品。在谈论查询速度时，重要的是要明确“快速”的含义：使用 Druid 完全有可能（我们已经做到了）实现在数万亿行数据中在不到一秒的时间内运行的查询。