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日志数据的存储位置直接影响处理方式。文件系统适合大量存储，但查询效率较低；数据库更适合结构化日志存储，尤其是采用关系型数据库或NoSQL等非关系型数据库时，可以根据具体需求选择合适的存储方式。数据结构的复杂程度也会影响查询效率，简单结构如仅存储时间戳和事件类型的日志，处理起来较为简单，而复杂结构可能包含多个字段和关系，查询时需要更多资源。
每天处理的业务日志数据量非常庞大，达到数千万甚至更高。直接查询并将结果返回几万条数据已是挑战。将查询结果转换为CSV文件并导出至Excel文件虽然在小数据量下可行，但在大数据量下会面临以下问题：
基于上述问题，单纯的文件导出方案已无法满足需求。需要采取更高效的批量处理方式。
针对大规模数据的处理，推荐使用Spring Batch等批量处理框架。通过批量读取数据库数据，按时间戳或ID分批处理后，生成结构化的文件存储到云存储等可扩展存储位置。这种方式可以有效减少服务器负载，提高处理效率。
在用户交互界面中，可以采取以下优化措施：
在系统设计阶段，需综合考虑以下因素：
通过以上优化方案，可以有效处理每天千万级别的业务日志数据，确保系统高效稳定运行。
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