对于这种大规模的文本数据，一种可能的解决方案是使用分布式数据库系统，它能够有效地处理和查询大量数据。以下是一些可能的选择：
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Apache Cassandra：Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库，特别适合处理大量数据跨多个数据中心和云服务。它提供了高性能和无单点故障等特点。
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Google Cloud Bigtable：Bigtable是Google的NoSQL大数据数据库服务。它适用于运行高吞吐量的单个键值操作和高性能的读/写数据，比如时间序列数据。
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Amazon DynamoDB：DynamoDB是一个完全托管的NoSQL数据库服务，提供了快速和可预测的性能，以及无缝的可扩展性。
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HBase：HBase是Apache的开源项目，它是一种分布式、可扩展、大数据存储的NoSQL数据库，设计用于以TB到PB级别存储大量稀疏的数据。
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Elasticsearch：虽然Elasticsearch主要用作搜索引擎，但其分布式特性和高度可扩展性使其成为存储大规模文本数据的合适选择。它还提供了全文搜索功能和实时分析。
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MongoDB：MongoDB是一种常用的NoSQL数据库，它可以存储大量的文本数据。但是，对于非常大的数据集，可能需要使用分片来分散数据。
在选择数据库时，你需要考虑你的特定需求，包括数据的规模、查询的复杂性、预期的读/写负载、数据模型、可扩展性需求、预算等。在实施解决方案之前，建议进行充分的性能和可扩展性测试。