我们需要定期处理相当大的数据集（30-40GB）。它有很多按时间排序的值（以及更多信息），但我们基本上需要按月执行一些数学运算。

我们的第一种方法是使用MySQL数据库来备份数据，因为我们对引擎和关系方法有一定的经验。但是，该过程耗时太长，我们想知道NoSQL方法是否可以做得更好。

基本上，我们需要表达的数据是：

Value: { NumericalValue, Year, Month }
Entity: List of 'Value'

我们处理此列表三次，执行简单的数学运算，当我说“处理”时，我的意思是遍历数据集并执行演算。当一切都结束时，我们具有相同的结构（但具有不同的数据）：

Value: { NumericalValue, Year, Month }
Entity: List of 'Value'

现在是我们发现最大问题的时候，我们需要计算一些平均数，这需要很多时间。当我们重复此过程几次时，我认为最耗时的任务是：

1）将数据集导出到MySQL。这意味着很多来自文本文件的插入。

当数据转换时：

2）计算一些包含带有LIMIT的聚合函数（AVG，SUM）的查询。3）使用整个数据集计算一些包含聚合函数的查询。

通常，即使添加了一些索引，我们也会感觉花费的时间太长（某些查询需要20分钟）。任何技巧或解决方法将不胜感激。我觉得NoSQL数据库不是专门为此设计的，但是也许有些经验可以有所帮助:)。

谢谢你的时间，