我将在我的项目中处理大量数据。我读过大数据概念，但从未使用过。但是阅读所有这些大数据文档，我仍然不确定我的需求是否需要大数据，或者使用传统的关系数据库处理是否好。
这是有关我的数据库的一些信息。
我的主数据库是不同数据源的存储库。这些数据源中的每一个都处理相同类型的数据（同一域中的数据），但是一些数据源包含额外的字段，这些字段在其他数据源中不可用，而有些则包含更少。换句话说，这些数据源中的一些数据字段是相同的，但有些是不同的。所以我的核心数据库应该包含所有这些字段。我的核心数据库中的总字段应该是大约 2000 个字段，它可能包含 10 到 2000 万条记录。
在我的核心数据库中发生的数据库操作将是数据插入和读取（搜索）。由于它处理大量数据，我正在考虑使用大数据概念。但我仍然不确定这是否适合大数据。因为我的一些数据具有相似的特征（相同的字段），有些包含额外的信息。我需要在我的数据库中快速搜索所有类型的东西。谢谢。
像 MySQL 这样的关系数据库可以处理数十亿行/记录，因此决定将取决于您的用例。对于大数据 NoSQL 系统，了解每个系统的优势和局限性如何映射到您的用例非常重要，因为它们的行为可能非常不同。
以下是一些 MySQL 示例：
在第二个示例中，他们从 MySQL 迁移到 Redis，因为他们需要存储相当于 3590 亿行，远远超过他们在 MySQL 中存储的 9.5 亿行。
鉴于您说您有快速搜索要求，因此了解您需要什么样的搜索非常重要，因为不同的数据库支持不同的搜索。此外，某些受支持的搜索可能具有有限的功能。如果您有超出核心数据存储功能的搜索要求，通常会添加一个全文解决方案，例如，使用 Cassandra 作为数据存储，使用 Elasticsearch 作为搜索组件。
为了为这个决定提供一些背景知识，考虑您对 CAP 定理的要求是有用且重要的，该定理指出分布式计算机系统可以提供以下部分但不是全部的保证（来自 Wikipedia）：
http://en.wikipedia.org/wiki/CAP_theorem
以图形方式，您可以在此处查看不同的数据库解决方案（包括 MySQL 和 NoSQL 解决方案）是如何映射的：
如果您提供有关您的用例的更多信息，您可以获得更详细的回复。