如何优化每月5亿的流量数据？

Question

场景：在MySQL数据库基础上的一个电信计费系统，10万用户，流量明细单表(号码，归属地，时间点，上网时长，上网套餐，扣费)，每天插入1000万的数据，一个月有5亿数据，插入的同时，需要进行计费，如你用了100K流量扣0.01毛钱这样的更新余额操作
问题1：你怎样设计表容纳这么多数据？
问题2：你怎样做让插入和更新操作更快？
问题3：如果用户每个月需要查询一次自己的流量详单，大概从全表30亿数据（6个月的话单）中查询出500条上网流量记录，你怎么做？

我的想法
1.因为插入和更新需要捆绑在一起，所以要用innodb引擎
2.按天来使用mysql的分区表，单表存储1000万数据,数据量会不会大了点？
3.我在想为了加快插入的和更新操作，到底是否要对“号码”设置为主键呢？，是否需要在MySQL前面加redis呢？我自己计算了一下，每秒大概166个事务(写入，更新),需要优化吗？

有很多困惑的地方，谢谢大家~

Answer 1

建议使用水平分表技术，可以以用户ID等属性来分，假如分1000张表（当然实际分多少表可以按照一定的需求来）
这样的话，每张表分到大约100个用户，每个用户每月500条基础信息计算的话，一个表一个月就有100*500=50000数据量，存储一年的数据的话，单表的数据量也就60万，一般基础数据留存3年左右的话，单表大致2000万数据量，数量级控制在千万级
当然想真正提升性能，还得先分库后再分表，分库后的麻烦就是如何保证数据的强一致性（看需求业务对数据的严苛性怎么样了）
对大量数据的处理不考虑NoSQL的话一般都是分库分表处理

Answer 2

是否考虑使用nosql，你所关心的问题是更新，插入，查询等操作的效率