摘要：问龙哥，还有什么更好，更轻量级的方案么龙哥用树，数据会膨胀文档数标题长度这么多，标题越长，文档数越多，内存占用越大。
一、需求缘起
某并发量很大，数据量适中的业务线需要实现一个“标题检索”的功能：
（1）并发量较大，每秒20w次
（2）数据量适中，大概200w数据
（3）是否需要分词：是
（4）数据是否实时更新：否
二、常见潜在解决方案及优劣
（1）数据库搜索法
具体方法：将标题数据存放在数据库中，使用like来检索
优点：方案简单
缺点：不能实现分词，并发量扛不住
（2）数据库全文检索法
具体方法：将标题数据存放在数据库中，建立全文索引来检索
优点：方案简单
缺点：并发量扛不住
（3）使用开源方案将索引外置
具体方法：搭建lucene，solr，ES等开源外置索引方案
优点：性能比上面两种好
缺点：并发量可能有风险，系统比较重，为一个简单的业务搭建一套这样的系统成本较高
三、58龙哥的建议
问1：龙哥，58同城第一届编程大赛的题目好像是“黄反词过滤”，你是冠军，当时是用DAT来实现的么？
龙哥：是的
画外音：什么是DAT？
普及：DAT是double array trie的缩写，是trie树的一个变体优化数据结构，它在保证trie树检索效率的前提下，能大大减少内存的使用，经常用来解决检索，信息过滤等问题。（具体大伙百度一下“DAT”）
问2：上面的业务场景可以使用DAT来实现么？
龙哥：DAT更新数据比较麻烦，不能增量
问3：那直接使用trie树可以么？
龙哥：trie树比较占内存
画外音：什么是trie树？
普及：trie树，又称单词查找树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。（来源：百度百科）
例如：上面的trie树就能够表示｛and, as, at, cn, com｝这样5个标题的集合。
问4：如果要支持分词，多个分词遍历trie树，还需要合并对吧？
龙哥：没错，每个分词遍历一次trie树，可以得到doc_id的list，多个分词得到的list合并，就是最终的结果。
问5：龙哥，还有什么更好，更轻量级的方案么？
龙哥：用trie树，数据会膨胀文档数*标题长度这么多，标题越长，文档数越多，内存占用越大。有个一个方案，内存量很小，和标题长度无关，非常帅气。
问6：有相关文章么，推荐一篇？
龙哥：可能网上没有，我简单说一下吧，核心思想就是“内存hash ＋ ID list”
索引初始化步骤为：对所有标题进行分词，以词的hash为key，doc_id的集合为value
查询的步骤为：对查询词进行分词，对分词进行hash，直接查询hash表格，获取doc_id的list，然后多个词进行合并
=====例子=====
例如：
doc1 : 我爱北京
doc2 : 我爱到家
doc3 : 到家美好
先标题进行分词：
doc1 : 我爱北京 -> 我，爱，北京
doc2 : 我爱到家 -> 我，爱，到家
doc3 : 到家美好 -> 到家，美好
对分词进行hash，建立hash + ID list：
hash(我) -> {doc1, doc2}
hash(爱) -> {doc1, doc2}
hash(北京) -> {doc1}
hash(到家) -> {doc2, doc3}
hash(美好) -> {doc3}
这样，所有标题的初始化就完毕了，你会发现，数据量和标题的长度没有关系。
用户输入“我爱”，分词后变为{我，爱}，对各个分词的hash进行内存检索
hash(我)->{doc1, doc2}
hash(爱)->{doc1, doc2}
然后进行合并，得到最后的查找结果是doc1+doc2。
=====例子END=====
问7：这个方法有什么优点呢？
龙哥：存内存操作，能满足很大的并发，时延也很低，占用内存也不大，实现非常简单快速
问8：有什么不足呢？和传统搜索有什么区别咧？
龙哥：这是一个快速过度方案，因为索引本身没有落地，还是需要在数据库中存储固化的标题数据，如果不做高可用，数据恢复起来会比较慢。当然做高可用也是很容易的，建立两份一样的hash索引即可。另外，没有做水平切分，但数据量非常非常非常大时，还是要做水平切分改进的。
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/25917.html
摘要：优志愿张海鹏宋体背景宋体每年月下旬到月下旬期间是高考填志愿的高峰期，也是优志愿后端面临大流量高并发请求的业务高峰期。对于优志愿读多写少的场景及其业务高峰期，用户可以按需增删节点，更好地实现读取性能的扩展。 随着用户规模的增长，数据库的压力也在成倍增加。面对大流量、高并发，UCloud MongoDB 做到了高效，并展现出了更好的性能体验。 —— 优志愿 CTO 张海鹏 背景...
摘要：量化派是一家数据驱动的科技金融公司，通过人工智能大数据机器学习等前沿技术提供消费信贷撮合及消费场景下的白条服务，每年处理千万级用户信用及信用消费申请。 「小杨」最近装修房子，准备去银行贷款，但是听说好多人会因为个人征信问题被银行拒绝贷款！于是，他先查了一下自己的央行征信，发现竟然没有自己的征信信息，「小杨」陷入了沉思，自己经常在淘宝、jd 上买东西，也有淘宝花呗和京东白条，怎么会没有征...
摘要：架构演进单机架构以淘宝作为例子。随着用户数的增长，并发读写数据库成为瓶颈第二次演进引入本地缓存和分布式缓存在同服务器上或同中增加本地缓存，并在外部增加分布式缓存，缓存热门商品信息或热门商品的页面等。 1. 概述 本文以淘宝作为例子，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构...
阅读 1223·2021-11-08 13:25
阅读 1426·2021-10-13 09:40
阅读 2758·2021-09-28 09:35
阅读 714·2021-09-23 11:54
阅读 1103·2021-09-02 15:11
阅读 2412·2019-08-30 13:18
阅读 1644·2019-08-30 12:51
阅读 2669·2019-08-29 18:39
