存储10亿个电话号码需要考虑存储空间、查询效率和数据结构。这里有几种常见的高效存储方法，可以根据实际需求选择合适的方案。
1. 使用数据库：
数据库是处理大规模数据时最常见的选择，能够支持高效的查询、索引和扩展。
(1) 使用关系型数据库（如 MySQL 或 PostgreSQL）
优点：
支持大规模数据存储。可并行化查询，支持索引，适合高并发读写。关系型数据库可以通过表的索引加速查询操作。
数据结构：可以存储电话号码及其相关信息，例如使用一个电话号码表。CREATE TABLE phone_numbers (
phone_number VARCHAR(15) PRIMARY KEY,
province VARCHAR(100),
city VARCHAR(100),
isp VARCHAR(100)
);
索引：为电话号码字段添加索引，查询效率更高。CREATE INDEX phone_number_idx ON phone_numbers(phone_number);
(2) 使用NoSQL数据库（如 MongoDB 或 Cassandra）
优点：
无需固定的表结构，支持灵活的数据模型。对大数据集（如 10 亿条记录）性能较好，支持分布式存储。特别适合进行快速的范围查询和批量操作。
数据结构：可以将电话号码存储为键值对或文档。{
"_id": "13800138000",
"province": "北京",
"city": "北京",
"isp": "中国移动"
}
(3) 使用列式数据库（如 HBase 或 ClickHouse）
优点：
列式数据库对于大规模数据分析有优势，适合做批量查询和聚合操作。可以支持快速的查询和写入操作。支持分布式存储，可以扩展到多个节点。
使用方式：电话号码可以作为行键存储，其他信息作为列存储。
2. 使用专门的数据结构：
如果不需要复杂查询，仅仅是存储电话号码并进行高效查询，可以考虑使用适合海量数据的专门数据结构。
(1) 使用哈希表
优点：查询速度非常快，可以保证O(1)的查找时间。适用场景：需要快速查找电话号码及其归属地等信息。存储方案：哈希表的大小需要根据10亿条数据来设计，可以用 Redis 等内存数据库来存储哈希表，以确保快速查询。
import redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 设置电话号码与归属地信息
r.hset('phone_numbers', '13800138000', '{"province": "北京", "city": "北京", "isp": "中国移动"}')
# 查询电话号码归属地信息
result = r.hget('phone_numbers', '13800138000')
print(result)
(2) 使用前缀树（Trie）
优点：对于处理电话号码中的前缀查询非常高效，存储空间较小，查询速度快。使用方式：每个电话号码按字符存储为前缀树节点。适用场景：对于大量前缀查询或范围查询，可以使用 Trie 树来提高查询效率。
3. 数据压缩与分片
存储10亿个电话号码时，数据量庞大，因此压缩存储和数据分片（Sharding）是必不可少的。
(1) 数据压缩
优点：可以减少存储空间，尤其是电话号码这样的数据通常有一定的规律性，可以进行压缩。方式：可以使用一些数据压缩算法如 LZ4、Snappy 等，或者压缩数据库存储文件。压缩后的存储格式：可以将数据压缩后存储为二进制文件，查询时先解压。
(2) 数据分片
优点：将数据分布到多个存储节点或数据库表上，减轻单一节点的存储压力，增加查询效率。方式：使用分片策略（如基于电话号码的前缀或哈希）来将数据分配到不同的存储节点或表中。
4. 优化存储结构：
B+树、AVL树、LSM树等数据结构可以高效地组织和检索数据，并且支持范围查询等操作。
B+树：适合进行范围查询，且对大数据集有很好的支持。LSM树：适合高写入吞吐量的数据系统，常用于 NoSQL 数据库如 Cassandra。
总结
要高效存储10亿个电话号码，最好的方案是：
数据库：使用高效的关系型或 NoSQL 数据库，并结合索引和分片来提高查询和写入效率。数据结构：根据查询需求选择适合的数据结构（如哈希表、前缀树）。数据压缩和分片：使用压缩技术减少存储空间，并使用分片技术保证数据的高效查询和存储。
选择哪种方案要根据应用的具体需求（如查询频率、写入频率、数据量、查询复杂度等）来决定。