如何解决同一时间段的数据大量的读取？

这是典型的大流量、高并发场景，类似双11洪峰，根据互联网及金融行业的应对经验，大致有以下三个解决思路：

1、技术架构层面。在数据读写方面，可以横向采取分区、分表策略，例如按照物理地点、医院类别、数据量大小等进行拆分，扩充物理节点数，增加数据库和磁盘IO。在核心节点带宽方面，可以纵向增加1-2级物理网络和系统节点，分散网络流量。此方法对系统架构改动量较大，实施风险较高，优化周期中等。

2、技术产品层面。倚靠提升网络设备、磁盘读写、服务器性能等物理方式，以及使用分布式数据库、存储等新产品来解决当前性能瓶颈。此方案投资成本较高、实施风险较高，优化周期较长。

3、管理措施层面。通过分时段、分片区等管理方式，降低数据传输及读写并发洪峰。此方案无投资成本和实施技术风险、但存在舆论风险并未从根本解决系统瓶颈。

建议以上方法可以多措并举，优先从管理措施层面有效引导前端数据分时分段传输，消解当前燃眉之急。同时研究方案1，2的可行性并抓紧优化。