问题描述

如何缓存大量机票的数据，优化航班的查询

先说说应用的场景，要做一套机票查询和预定以及支付的系统。
连接第三方机票数据接口，
但是对方只提供了一种查询机票的方式：通过出发地和目的地，还有日期，
可以返回那天所有航班的信息 包括航班号，起飞和到达的时间，以及每种舱位（经济舱，头等舱等等n种舱位）的价格和折扣信息等等。
例如请求上海到北京在2016年7月1日的航班 会返回大概好多航班和各个舱位对应的价格。
数据结构比较复杂，大概三四层的json，一天的单程航班信息，整体的数据量大概在250KB，非常巨大。
对方接口访问速度非常慢 第一次需要20s左右，对方应该也做了缓存，之后大概半小时内，访问速度有5s左右，也十分的慢

为了提高我们机票系统的访问效率，需要做一套缓存系统，
要缓存这些数据，目标是缓存30天 1000个航班的数据，数据量大概要6个G。
还要考虑刷新机票数据的时间间隔，既不能间隔太长（数据时效性要求较高），又不能间隔太短（担心写入速度不够快，而且对方接口是付费的）
开始考虑使用mysql 但是刷新一次数据速度极慢，但是优点是数据结构比较容易处理，便于各种查询。
求解，还有什么别的好办法，既能相对快速的从外部接口拉下来数据进行数据读写，又便于各种查询（查询维度比较多，除了基本的出发城市到达城市和日期之外，还有例如航班号，航空公司等等等）
noSQL能做到什么地步？读写速度能不能达到要求呢？内存级别的缓存的话 6G数据量太大，而且多条件的查询，不知道如何处理了。。
望有相关经验的大神，提供一些思路，谢谢！

解决方案

SQL大量数据查询的优化
SQL大量数据查询的优化
SQL大量数据查询的优化

解决方案二：

推荐使用redis用来缓存，对于你这种需求redis完全可以胜任，接口返回的类型是json你可以直接将json存入redis，如果你要封装javabean存入redis，需要序列化。