针对数据量较大的场景，选择合适的电脑系统需要综合考虑硬件性能、操作系统特性、数据库兼容性及运维成本等因素。以下是综合建议：

一、操作系统选择

Linux系统

优势

稳定性与安全性：Linux内核稳定，适合长时间运行数据库服务；

资源利用率高：在多任务处理和大规模数据运算中表现更优；

开源与成本效益：无授权费用，社区支持丰富。 - 推荐发行版：

Ubuntu Server：易用性强，适合中小型数据服务器；

CentOS/RHEL：稳定性突出，适合企业级应用；

Debian：开源经典，适合需要高度定制的场景。

Windows Server

优势

兼容性：与Windows应用生态高度集成，便于维护现有系统；

管理工具完善：提供图形化管理界面，降低运维难度。 - 局限性：

性能与稳定性：在处理超大规模数据时可能逊于Linux。

二、硬件建议

CPU：优先选择多核心（如8核以上）和高主频处理器，以提升并行处理能力；

内存：建议配置16GB以上内存，确保数据缓存充足；

存储：采用RAID配置（如RAID 10）和SSD硬盘，提升读写性能和数据冗余。

三、数据库系统选择

关系型数据库：

MySQL：开源且性能优异，适合Web应用和中小型数据存储；

PostgreSQL：功能强大，支持复杂查询和事务处理；

Oracle Database：企业级首选，适合大规模数据和高并发场景。- 非关系型数据库：

MongoDB：适合处理非结构化数据（如日志、文档），具有高扩展性。

四、其他考虑因素

虚拟化技术：使用VMware ESXi等工具实现资源隔离和高效管理；

备份与恢复：建立定期备份机制，确保数据安全。

总结：数据量大的场景建议以Linux系统为核心，搭配高性能硬件和优化的数据库系统（如MySQL、PostgreSQL或Oracle），同时关注运维成本和生态兼容性。对于需要深度集成Windows生态的应用，可考虑Windows Server，但需权衡性能与稳定性。