其实这是一个数据库部署和算法优化的问题，只是您的提问方式把它封装成了一个看似Quant的问题。类似的困境在很多其它领域也有。我这里把你的问题梳理一下，然后变成一个纯计算机问题，并提出我自己的解决方案。同时我相信在我梳理后，知乎上更多的数据处理大牛可以来拓展思路。
我自己曾经接触过的最大的一个数据是1986年1月1号到2011年12月31号的美国三大市场（NYSE，NASDAQ及AMEX）中所有股票的每日收盘数据，总共有48,796,680条记录，裸数据大小在2.5GB左右。数据从Wharton Research Data Stream (WRDS)获得，最开始的格式是CSV。
我当时的研究要对每个月的所有股票进行因子分析(Factor Analysis)来验证几个假设，最开始我打算使用R来做，因为一般小规模数据R做起来很方便，R你不熟悉没有关系，你可以理解为运算速度和编程思想类似Matlab的一个统计专用语言。很快我发现把这些数据全部读取进来就要花费巨量的时间，更不要说一个月一个月的运算了。当时手头有别的事情，因此我暂缓了这个研究。
后来有一天跟原来在Lehman Brother做Quant的一个朋友聊天，说到这个挑战，他建议我用MySQL来部署，然后通过数据库查询来加速特定月、特定公司的数据抓取。我当时豁然开朗，之前我使用数据库很多，但是由于大部分时间研究工作不用这么大数据，所以完全没有往这方面考虑。另一个原因是写数据库级别的研究代码要比纯R+CSV或者Matlab+CSV/Mat麻烦很多，我心理上回避这种思路。
之后老板催得急，我就开始具体化了，最后我使用Python+NumPy+SciPy+SQLite的架构，然后对SQLite进行了大量的索引、缓存等优化，最后使得整个code可以在10个小时内跑完。但是代价就是，我需要自己写程序计算线性回归的R Square、t-Stat等在Matlab、R中非常容易实现的任务。最终Python代码有2000行左右。
这个研究结束后，我又思考了很久这个问题，我觉得有两个补充的思路：
第一、分解数据：需要根据具体情况分析，比如我的研究，其实可以把大CSV原始数据拆解成每年每个月的（以yyyyMM.csv的格式储存），那子文件的数据量就可以降一到两个数量级，这样就可以用Matlab来处理，同时也间接完成了索引的工作。
第二、如果数据实在是非常巨型（100GB+），我建议采用非关系型数据库（MonoDB等）来处理。如果你有兴趣，可以看伯克利今年开的一门公开课：Big Data，来进一步学习：
UC Berkeley Course Lectures: Analyzing Big Data With Twitter 另外，说到专门的处理大型数据的软件，如果你要自己编程的操作性强，我觉得Q语言是一个，Morgan Stanley内部都是用Q来处理大型数据的研究问题，速度非常快。但是我觉得国内用的人应该很少，你要查中文资料应该也不方便，仅供参考。
— 完 —
本文作者：
袁浩瀚
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