请问有没有带JOIN功能的内存数据库

mysql有个memory引擎

ES(elasticsearch)、mongodb、influxdb es：海量数据索引 mongodb: influxdb:时序数据库，适合做统计 【 在 hongbaoshu 的大作中提到: 】 : 每天生成临时数据 需要和 数据库的固定数据做join groupby，临时每次导入DB要很久用完还要删，有没有内存数据可以做到相同功能 导入很快呢？

用完还要删是什么意思。固定数据从哪来

固定数据是常驻在数据库的数据用来 筛选+group by的固定不动的数据， 临时数据是value每天计算完输出后就可以删了 【 在 namowen 的大作中提到: 】 : 用完还要删是什么意思。固定数据从哪来

你不给出schema来没人能给你明确的答案。 只能说一写数据模型设计的原则，如果你的数据确实是relational的，那就用RDBMS，这是躲不开的。如果关系不复杂且OLAP需求非常简单，比如根据几个固定的dimensions做简单聚合，可以考虑用tsdb。但有一点是明确的，NoSQL和RDBMS本来就是权衡的结果，性能和功能是不可得兼的。 至于2楼提到的ES是个search engine，甚至无法保证OLAP结果的正确性。

没理解问题，比如用 MySQL。固定数据一个表，临时数据一个表。每天把临时表干掉就可以？

每天生成几千万条-几亿条 数据 用python往数据库写输入数据+索引要2个小时以上，想把这个时间缩短到20分钟以内，但是groupby又不想变慢。 【 在 mhtt1123 的大作中提到: 】 : 没理解问题，比如用 MySQL。固定数据一个表，临时数据一个表。每天把临时表干掉就可以？

clickhouse

请问大神 每天 几亿条数据从CSV文件（类似excel那种多列 主键也是多列） 导入库+建索引+join一百万条数据的主表+where groupby sum 全部时间加起来一小时以内的方案么？ 编程越少越好。 【 在 Zelda 的大作中提到: 】 : 你不给出schema来没人能给你明确的答案。 : 只能说一写数据模型设计的原则，如果你的数据确实是relational的，那就用RDBMS，这是躲不开的。如果关系不复杂且OLAP需求非常简单，比如根据几个固定的dimensions做简单聚合，可以考虑用tsdb。但有一点是明确的，NoSQL和RDBMS本来就是权衡的结果，性能和功能是不可得兼的。 : 至于2楼提到的ES是个search engine，甚至无法保证OLAP结果的正确性。