SQLServer如何高效处理每日四亿三千万人记录？

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首先声明，我只是一个程序员，不是专业的DBA。以下文章是从一个问题的解决过程写成的，而非一开始就给出一个准确的结论。如果文中存在不妥之处，请各位数据库大牛指正。

首先声明，我只是个程序员，不是专业的DBA，以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的，而不是一开始就给大家一个正确的结果，如果文中有不对的地方，请各位数据库大牛给予指正，以便我能够更好的处理此次业务。

项目背景

这是给某数据中心做的一个项目，项目难度之大令人发指，这个项目真正的让我感觉到了，商场如战场，而我只是其中的一个小兵，太多的战术，太多的高层之间的较量，太多的内幕了。具体这个项目的情况，我有空再写相关的博文出来。

这个项目是要求做环境监控，我们暂且把受监控的设备称为采集设备，采集设备的属性称为监控指标。项目要求：系统支持不少于10w个监控指标，每个监控指标的数据更新不大于20秒，存储延迟不超过120秒。那么，我们可以通过简单的计算得出较理想的状态——要存储的数据为：每分钟30w，每个小时1800w，也就是每天4亿3千两百万。而实际，数据量会比这个大5%左右。（实际上大部分是信息垃圾，可以通过数据压缩进行处理的，但是别人就是要搞你，能咋办）

上面是项目要求的指标，我想很多有不少大数据处理经验的同学都会呲之以鼻，就这么点？嗯，我也看了很多大数据处理的东西，但是之前没处理过，看别人是头头是道，什么分布式，什么读写分离，看起来确实很容易解决。但是，问题没这么简单，上面我说了，这是一个非常恶劣的项目，是一个行业恶性竞争典型的项目。