我想知道是否有任何好的资源可以就使用 gemfire 作为主数据库的高事务（2000 TPS）和容量系统（数百万条记录）的最佳实践向我提供建议。
我之所以问这个问题是因为我收到的信息是要跳过使用“LIKE”的查询或任何其他不是 Gemfire 上的 Key fetch 的搜索，并尝试尽可能直接在 Java 内存上使用该区域（如果 JVM 可以处理数据的大小）。使 Gemfire 几乎成为一个巨大的 HashMap，除了 Map.get() 之外没有其他功能。
上面的论点有依据吗？
Gemfire 集群不是每天在全球范围内每秒处理数以万计的交易吗？
谢谢
【问题讨论】：
标签： gemfire spring-data-gemfire
所以，我不知道每天有“数以亿计”的交易 :-)，但客户肯定会使用 GemFire 每天处理数百万笔交易并存储数十亿或记录（对象）。
您可以通过查看 Pivotal 网站 (https://pivotal.io/big-data/pivotal-gemfire) 上的案例研究（中国铁路、印度铁路和 Newedge）来了解更多详细信息。
虽然通过键索引执行直接查找通常总是更好（即使在 OQL 语句中，不一定使用 Map.get(key)），但在 OQL 谓词中使用 LIKE 运算符并非不可能存在索引 (http://gemfire.docs.pivotal.io/latest/userguide/index.html#developing/query_select/the_where_clause.html#the_where_clause__section_D91E0B06FFF6431490CC0BFA369425AD)。
要记住的重要一点是索引会产生维护和存储在内存中的成本，因此正确使用它们很重要。有关索引的更多提示，请参见此处... (http://gemfire.docs.pivotal.io/latest/userguide/index.html#developing/query_index/indexing_guidelines.html)。
关于最佳实践，我们的 EA 团队最好能够就您的特定 UC (?) 和功能要求向您提供建议。
【讨论】：
这绝对不是真的。我们有许多客户使用 OQL 和产品的其他高级功能来处理数以千计的并发客户端/查询。
如果不使用对象大小、查询和索引，很难给出任何具体建议。在某些情况下，使用 QueryService（从客户端发出查询）是有意义的，而在其他情况下，最好使用数据感知函数来更好地分配查询执行。
查看Querying Partitioned Region 并专门查看Optimizing Queries on Data Partitioned by a Key or Field Value 以获取一些示例和想法。
希望有帮助
【讨论】：
我参与过一些使用 GemFire 的项目，是的，它可用于查询大量数据。正如威廉和约翰所说，这实际上归结为您的 GemFire 集群如何设计用于处理您的数据，例如分区、复制等。恕我直言，您应该尽可能避免使用索引，而是使用 GemFire 集群作为数据网格。使用此功能，您可以在集群中并行运行查询，从而提高速度和灵活性。看看Geode Function best practices
【讨论】：