滴滴出行的业务涉及海量的订单数据，如何设计一个高效的分布式数据存储和查询系统，以满足实时分析和历史数据查询的需求？

答题要点

采用分层架构设计方法。从数据存储层、数据处理层、查询服务层进行设计。关键要点：1. 数据存储层：选择合适的分布式存储系统，如 HBase、Ceph 等，确保数据的高可用性和可扩展性。2. 数据处理层：使用分布式计算框架，如 Spark、Flink 等，对数据进行实时处理和分析。3. 查询服务层：设计高效的查询接口，支持实时查询和历史数据查询。4. 数据同步和备份：建立数据同步和备份机制，确保数据的安全性和一致性。5. 性能优化：采用缓存、索引等技术，提高系统的查询性能。示例思路：先确定数据存储系统，将订单数据存储在分布式存储中。然后使用分布式计算框架对数据进行处理。设计查询接口，支持不同类型的查询。同时建立数据同步和备份机制，优化系统性能。