1. 分区表：分区表可以将数据分成多个分区存储，每个分区都有自己的磁盘文件，这样可以提高数据的读写速度。分区表的分区方式可以按照时间、地理位置等进行划分，可以根据实际情况选择最适合的分区方式。
2. 索引优化：对于大规模的数据存储，索引的作用非常重要。可以通过建立合适的索引，提高查询效率。同时，需要注意的是，索引的数量也不能过多，否则会影响数据的写入速度。
3. 数据库分库分表：当单个数据库无法满足数据存储和查询的需求时，可以考虑将数据分散到多个数据库中。同时，也可以将单个表分成多个表，每个表只存储部分数据。这样可以提高查询效率，同时也可以减轻单个数据库的负担。
4. 缓存技术：缓存技术可以将数据缓存在内存中，提高数据的读取速度。可以通过使用Redis等缓存工具，将常用的数据缓存到内存中，减少数据库的读取压力。
5. 数据库优化：对于大规模的数据存储，数据库的优化也非常重要。可以通过调整数据库的参数，如缓存大小、连接数等，提高数据库的读写速度。
总之，对于亿级别的数据存储和查询，需要综合考虑多种因素，采取多种方案来提高数据的存储和查询效率。
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