由于业务增长,某公司现有的营销数据处理系统由于设计等原因,无法解决由于业务增长导致的数据处理效率低下问题,导致业务发展受阻。为了能够满足业务发展的需要,通过对现有系统进行分析和研究,提出若干个影响数据处理效率的问题点。根据系统的特点,同时结合业务需求对问题进行解决方案设计与实现,在提升了数据处理效率的同时,提升了系统的维护性,满足了业务对系统处理数据能力的要求。本文从数据结构优化、数据处理任务分配和分布式数据存储三个方面进行对系统存在的问题进行分析,之后按照需求进行方案设计并进行实现。首先,在数据结构优化方面,针对系统处理的目标数据的数据结构,对系统当前处理的所有数据的数据结构进行形式变换和归纳,将多种类型的营销数据的数据结构统一为一种数据结构,从而提供了统一的数据库表结构,在为编写统一的数据处理逻辑提供基础的同时提升了系统的维护性。其次,在数据处理任务分配方面,通过对应用场景的分析,结合数据的自身特征,提出了按照最短等待时间进行任务分配的算法,减少了数据因等待处理的时间过长而导致的数据有效性下降,提高了资源的使用率。最后,在分布式数据存储方面,解决了分布式数据库场景下数据持久化效率较低的问题。通过引入异步处理机制减少了单个数据任务持久化的处理时间,提高了处理效率。通过引入缓冲的思想,解决了特定场景中数据持久化效率低下的问题。本文结合系统特点,通过对业务数据的观察与归纳,设计新的数据结构,对现有处理流程进行理论分析,构建新的业务数据操作模型,有效地提高了系统的数据处理能力,降低了系统维护的复杂性。今后将继续完善上述设计方案,进一步提升系统数据处理能力。