数据太大，怎么存储方便后续查询？
当数据量较大时，方便后续查询的存储方法会带来很大的影响。以下是一些存储大规模数据并方便查询的方法：
1. 数据库：使用关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra）来存储数据。数据库提供了高效的数据索引和查询功能，允许根据一定条件进行快速查询。可以根据数据的特点选择合适的数据库类型和合理地设计表结构来优化查询性能。
2. 分布式文件系统：将数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop的HDFS、Google的GFS等。这些系统可以将数据分布在多个节点上，提供高可用性和横向扩展，同时也能够支持并行处理和大规模数据查询。
3. 内存数据库：将数据存储在内存中，如Redis、Memcached等。由于内存的读写速度非常快，内存数据库可以提供极高的查询性能。但需要注意的是，内存数据库通常对数据大小有一定限制，且数据存储在内存中可能会有数据丢失的风险。
4. 缓存：使用缓存技术，如Redis、Memcached等，将常用的查询结果缓存起来，以减少对后端存储的查询次数。这样可以提高查询的速度和性能，并减轻后端存储的压力。
5. 索引：对存储的数据创建索引，以加快后续查询的速度。可以根据查询的需求创建不同类型的索引，如B树索引、哈希索引等。
6. 分区和分片：将数据进行分区和分片存储，将数据划分为多个部分分布在不同的存储节点上。这样可以提高并行处理和查询的效率。
综合选择存储方法时，应根据数据的大小、存储和查询的需求、系统的可扩展性等综合考虑，选取适合的存储方案。
对于大数据存储和后续查询，可以考虑以下方案：
首先，使用分布式存储系统，如Hadoop或Spark，将数据分割成小块并分布在多个节点上，以提高存储和查询效率。
其次，可以使用列式存储数据库，如Cassandra或HBase，将数据按列存储，以便快速查询特定字段。
此外，可以使用索引技术，如B树或哈希索引，加速查询操作。
另外，还可以使用缓存技术，如Redis或Memcached，将热门数据缓存到内存中，以提高查询速度。
最后，可以考虑使用数据压缩算法，如LZO或Snappy，减少存储空间并提高查询性能。
mysql数据库中，数据量很大的表，有什么优化方案么？
个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。
单表优化
单表优化可以从这几个角度出发：
表分区：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分区表需要在建表的需要加上分区参数，用户需要在建表的时候加上分区参数；分区表底层由多个物理子表组成，但是对于代码来说，分区表是透明的；SQL中的条件中最好能带上分区条件的列，这样可以定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区。
读写分离：最常用的优化手段，写主库读从库；
增加缓存：主要的思想就是减少对数据库的访问，缓存可以在整个架构中的很多地方，比如：数据库本身有就缓存，客户端缓存，数据库访问层对SQL语句的缓存，应用程序内的缓存，第三方缓存（如Redis等）；
字段设计：单表不要有太多字段；VARCHAR的长度尽量只分配真正需要的空间；尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME；避免使用NULL，可以通过设置默认值解决。
索引优化：索引不是越多越好，针对性地建立索引，索引会加速查询，但是对新增、修改、删除会造成一定的影响；值域很少的字段不适合建索引；尽量不用UNIQUE，不要设置外键，由程序保证；
SQL优化：尽量使用索引，也要保证不要因为错误的写法导致索引失效；比如：避免前导模糊查询，避免隐式转换，避免等号左边做函数运算，in中的元素不宜过多等等；
NoSQL：有一些场景，可以抛弃MySQL等关系型数据库，拥抱NoSQL；比如：统计类、日志类、弱结构化的数据；事务要求低的场景。
表拆分
数据量进一步增大的时候，就不得不考虑表拆分的问题了：
垂直拆分：垂直拆分的意思就是把一个字段较多的表，拆分成多个字段较少的表；上文中也说过单表的字段不宜过多，如果初期的表结构设计的就很好，就不会有垂直拆分的问题了；一般来说，MySQL单表的字段最好不要超过二三十个。
水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。水平拆分优点很明显，可以利用多台数据库服务器的资源，提高了系统的负载能力；缺点是逻辑会变得复杂，跨节点的数据关联性能差，维护难度大（特别是扩容的时候）。
希望我的回答，能够帮助到你！我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。