对于一个简单的Web应用程序，主要需求是尽可能快地处理约30（10m * 3张表）万条记录。我以前没有处理过这么多数据，所以希望从有经验的人那里得到一些建议/意见。
数据库将保存企业的详细信息。大约25个属性描述一个企业：名称、地址等。表结构如下。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `businesses` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`type` int(2) NOT NULL,
`organisation` varchar(40) NOT NULL,
`title` varchar(12) NOT NULL,
`given_name` varchar(40) NOT NULL,
`other_name` varchar(40) NOT NULL,
`family_name` varchar(40) NOT NULL,
`suffix` varchar(5) NOT NULL,
`reg_date` date NOT NULL,
`main_trade_name` varchar(150) NOT NULL,
`son_address_l1` varchar(50) NOT NULL,
`son_address_l2` varchar(50) NOT NULL,
`son_address_suburb` int(3) NOT NULL,
`son_address_state` int(2) NOT NULL,
`son_address_postcode` varchar(10) NOT NULL,
`son_address_country` int(3) NOT NULL,
`bus_address_l1` varchar(50) NOT NULL,
`bus_address_l2` varchar(50) NOT NULL,
`bus_address_suburb` int(3) NOT NULL,
`bus_address_state` int(2) NOT NULL,
`bus_address_postcode` varchar(10) NOT NULL,
`bus_address_country` int(3) NOT NULL,
`email` varchar(165) DEFAULT NULL,
`phone` varchar(12) NOT NULL,
`website` varchar(80) NOT NULL,
`employee_size` int(4) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `type` (`type`),
KEY `phone` (`phone`),
KEY `reg_date` (`reg_date`),
KEY `son_address_state` (`son_address_state`),
KEY `bus_address_state` (`bus_address_state`),
KEY `son_address_country` (`son_address_country`),
KEY `bus_address_country` (`bus_address_country`),
FULLTEXT KEY `title` (`title`),
FULLTEXT KEY `son_address_l1` (`son_address_l1`),
FULLTEXT KEY `son_address_l2` (`son_address_l2`),
FULLTEXT KEY `bus_address_l1` (`bus_address_l1`),
FULLTEXT KEY `bus_address_l2` (`bus_address_l2`)
) ENGINE=MyISAM;
这将会有另外两个类似的表格，原因是每个业务细节都将在3个来源中呈现（用于比较）。只有一个表将具有写入功能。
关于应用程序使用：
- 少量写入，大量读取。
- 不会随着时间推移插入10 * 3百万数据，而是最初插入。
- 应用程序不会有很多请求，<10请求/秒。
- 在初始数据加载后，用户将更新这些详细信息。将一张表的数据与其他2张表进行比较，并更新第一张表中的数据。
- 将有大量搜索，主要是按名称、地址、电话和州进行搜索。单个搜索将通过所有3个表进行。搜索需要快速。
- 计划使用PHP构建它
我的问题是：
- 是否值得处理一个表中的3个来源而不是拥有3个表？
- MySQL能提供一个好的解决方案吗？
- MongoDB能够使用更少的硬件资源处理相同的情况吗？
- 设置用于测试的示例数据库的最佳方法是什么？我购买了一个Amazon RDS（大型）并插入了10000条记录，然后将其翻倍直到获得1000万条记录。
- 有关此主题的任何好读物吗？
谢谢。