Database 如何在数据库中存储大量酒店可用性数据

我目前在一个数据库中有大约10000家酒店（并且还在增长）。目前没有存储可用性数据。我希望存储可用性数据+价格，以便人们可以搜索一组酒店（如纽约）是否在给定日期+持续时间内可用

我必须存储的内容：

• 10000家酒店（并在增长）
• 每个酒店6个房间类型
• 最多365个出发日（但可能会少一些，比如300天左右）
• 每个房间类型大约有30个持续时间（从1晚到31晚）
• 1至5种（但大部分为1-3种）董事会类型（例如，包括早餐，全包）
• 以上每种组合都有一个价格

当我为每个组合生成1行时，“行”的数量将为10.000*6*300*30*3=1.620.000.000行。首先

写作： 每天将刷新大约25%的数据

阅读： 每天将有20000名访问者搜索数据。假设每天有50000个请求，峰值在晚上（20000个在晚上8点到11点之间）。主要搜索1个房间类型。有些人会在1家酒店中搜索2种房间类型。最后一个很好

其他要求：

• 每个房间类型都包含附加信息。这将是房间允许的最大人数，以及链接到其他房间信息的“房间标识符”。比如设施，照片，描述
• 用户应该能够使用分面搜索在数据集中进行筛选

我的具体问题是如何设置数据库的体系结构

• 我的第一个想法是在哪里插入每个组合。创造了大量的记录，当一家酒店增加时，增长相当快。前往10万家酒店将创造10倍以上的记录。结构式：

酒店代码房间类型代码出发日期持续时间董事会代码价格 H1234 R1234 20150701 1 A 35 H1234 R1234 20150701 1 B 45 H1234 R1234 20150701 2 A 65 H1234 R1234 20150701 2 B 80 H1234 R1234等 H1234 R1234 20150702 1 A 35 H1234 R1235 20150701 1 A 35 H1234 R1235等 H1235 R6554 20150701 1 A 35 H1235 R6554等

• 第二个想法是将多个记录“折叠”成一个。在价格相同的情况下是可能的。例如，具有相同房间类型/持续时间/住宿数据的出发日期。存储离开日期，如“20150701 | 20150702 |等”。但后来认为应该搜索“类似于“%20150718%”。我认为这不会很快。例如：

酒店代码房间类型代码出发日期持续时间董事会代码价格 H1234 R1234 20150701 | 20150702 1 A 35 H1234 R1234 20150701 1 B 45 H1234 R1234 20150701 2 A 65 H1234 R1234 20150701 2 B 80 H1234 R1234等 H1234 R1235 20150701 1 A 35 H1234 R1235等 H1235 R6554 20150701 1 A 35 H1235 R6554等 “基本”示例是expedia.com、booking.com和orbitz.com的“hotel”变体。正如您所见，它们返回结果的速度相当快，对于“可能的非缓存结果”也是如此

具体的问题是“我应该以何种方式在数据库中构建这些数据”

当然，我知道我选择的数据库类型（mysql、solr、Cassandra、redis）会影响结果

更新

根据Livio Costea给出的答案，这将是想法3。与想法2的区别是a）总住宿没有酒店价格，但每晚可以增加多个持续时间

Hotelcode Roomtypecode Departureday Duration Boardcode Price H1234 R1234 20150701|20150702 1|2 A 35 H1234 R1234 20150701 1|2 B 45 H1234 R1234 20150702 1|2 B 55 H1234 R1234 etc etc etc etc H1234 R1235 20150701 1 A 35 H1234 R1235 etc etc etc etc H1235 R6554 20150701 1 A 35 H1235 R6554 etc etc etc etc 酒店代码房间类型代码出发日期持续时间董事会代码价格 H1234 R1234 20150701 | 20150702 1 | 2 A 35 H1234 R1234 20150701 1 | 2 B 45 H1234 R1234 20150702 1 | 2 B 55 H1234 R1234等 H1234 R1235 20150701 1 A 35 H1234 R1235等 H1235 R6554 20150701 1 A 35 H1235 R6554等 如果不在单个列中添加“持续时间”，而只存储不同的“离开日”，则可以使用更小的数据库“。如果出发日显示1-1月、2-1月和3-1月是可能的。可以解释为，可以在1月1日住3晚。我可以想象，向数据库查询特定房间类型和董事会代码的3晚时间会比上述“想法3”慢。接下来，当搜索1月1日至3日的夜晚时，如果2月1日的价格不同，我会绞尽脑汁想得到正确的数据集。在这种情况下，将有2行。一个用于1月1日和3月1日，价格为X，另一个用于2月1日，价格为Y。然后应在飞行中合并这些。可能只是存储了更多的行 Hotelcode Roomtypecode Departureday Duration Boardcode Price H1234 R1234 20150701|20150702 1 A 35 H1234 R1234 20150701 1 B 45 H1234 R1234 20150701 2 A 65 H1234 R1234 20150701 2 B 80 H1234 R1234 etc etc etc etc H1234 R1235 20150701 1 A 35 H1234 R1235 etc etc etc etc H1235 R6554 20150701 1 A 35 H1235 R6554 etc etc etc etc Hotelcode Roomtypecode Departureday Duration Boardcode Price H1234 R1234 20150701|20150702 1|2 A 35 H1234 R1234 20150701 1|2 B 45 H1234 R1234 20150702 1|2 B 55 H1234 R1234 etc etc etc etc H1234 R1235 20150701 1 A 35 H1234 R1235 etc etc etc etc H1235 R6554 20150701 1 A 35 H1235 R6554 etc etc etc etc