亿级数据处理问题
求教一下~~ ,

现在的情况是: 每天要处理的数据量是15亿条,
然后数据的所有种类估计只有15万,
主要操作是查找和添加(如果该种类不存在),
但是要处理的数据的有多个关键字段(用来标示不同的数据),
(可以hash么?)

这样的话什么样的数据结构比较好呢?

各位不吝赐教啊,~~
[解决办法]
问题需要描述得更详细点才行：

每个字段是什么格式？
数据种类是用什么表示？ID？字符串？或通过多个字段计算出来？
种类相同怎么判断？完全相等？
。。。。。。。。。。。。


[解决办法]
15亿条，15万个种类。。按照楼上的描述，种类和数据条目存在至少两层一对多关系，所以应该选择某种树型结构。不知道数据本身是不是还有相近的地方，比如开头之类的，15亿条数据相信有些类似的地方。那么用字典树应该可以大致提高效率。
[解决办法]
如果不介意效率的话，可以作成字符串，用string的哈希函数
如果介意效率，就自己写一个函数。一般来说，多用位运算，多用异或，可以使得信息尽量分散，也就具有更好的哈希效果。
[解决办法]
给lz提供一个简单hash的思路，首先把所有字符串拼在一起（非字符串按照字符串处理），然后调用MD5算出一个2^128之内的整数hash，然后取后64位，转为long的hash，就可以应用hashset这类现成的东西了。