对于大批量的数据，例如一张表一天有1000万行新数据，一个月就3亿行，PolarDB如何应对？

对于大批量的数据，PolarDB提供了一些功能来应对：

1. 分区表：您可以使用分区表将数据分成多个部分，每个部分存储在不同的物理位置上。这样可以减少单个表的大小，提高查询性能和可扩展性。
2. 分片技术：PolarDB支持分片技术，可以将数据分布在多个节点上，从而提高系统的可扩展性和性能。
3. 并行处理：PolarDB可以并行处理大量数据，通过将任务分配给多个线程或进程来加速数据处理速度。
4. 增量备份：PolarDB支持增量备份，只备份自上次备份以来发生更改的数据，从而减少备份时间和存储空间。
5. 压缩技术：PolarDB可以使用压缩技术来减小数据的存储空间，并提高数据传输和存储的效率。
6. 缓存技术：PolarDB使用缓存技术来缓存热点数据，从而加快查询速度和响应时间。
7. 高可用性：PolarDB提供高可用性解决方案，以确保在系统故障时仍能继续提供服务。

总的来说，PolarDB具有强大的处理能力和可扩展性，可以应对大规模数据的存储和处理需求。如果您需要处理大量数据，建议使用PolarDB的分区表、分片技术、并行处理等特性来优化您的数据库架构。

请参考文档 https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-mysql/user-guide/partitioned-tables-faq 此回答整理自钉群“PolarDB专家面对面 - 通用功能咨询”