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mysql - 实现大型数据集 : MySQL MEMORY(HEAP), Memcached 或其他的快速查找

coder 2023-10-22 原文

目前正在从事一个以称为 SNOMED 的医学命名法为中心的项目。 snomed 的核心是三个关系数据集，长度分别为 350,000、110 万和 130 万条记录。我们希望能够快速查询此数据集以获取我们希望具有某种形状或形式的自动完成/建议的数据输入部分。

它目前在 MySQL MyISAM 数据库中仅用于开发目的，但我们想开始使用一些内存选项。目前包括索引在内的大小为 30MB + 90MB + 70MB。 MEMORY MySQL 引擎和 MemCached 是显而易见的，所以我的问题是您会推荐其中的哪一个，或者是否有更好的东西？

如果有所不同，我们主要在应用程序级别使用 Python。此外，我们还在即将迁移到 4GB DDR2 的单个小型专用服务器上运行。

编辑:附加信息

我们有兴趣保持快速的建议和自动完成。能够很好地满足这些类型的查询的东西是可取的。 snomed 中的每个术语通常都有几个同义词、缩写词和一个首选名称。我们将大量查询此数据集(大小为 90MB，包括索引)。我们也在考虑建立一个倒排索引来加快速度并返回更相关的结果(许多术语很长“Decidua basalis( body 结构)的整个盘绕动脉”)。 Lucene 或其他一些全文搜索可能是合适的。

最佳答案

从您的用例来看，您似乎想要进行全文搜索；我会建议 sphinx .它的速度非常快，即使在大型数据集上也是如此。如果您需要额外的速度，您可以集成 memcached。

关于mysql - 实现大型数据集 : MySQL MEMORY(HEAP), Memcached 或其他的快速查找，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1098255/

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