MySQL千万级数据模糊搜索秒级响应优化方案
面对MySQL千万级数据模糊搜索(例如SELECT * FROM table WHERE title LIKE '%关键词%' LIMIT 100
)的性能瓶颈,本文提出一种基于倒排索引的优化方案,无需增加服务器内存或使用第三方中间件。 LIKE '%关键词%'
导致全表扫描的问题,是性能低下的根本原因。
传统方法,如Elasticsearch、MySQL全文索引、手动维护索引表和分库分表,都可能因为各种限制而不可行。 内存缓存虽然速度快,但受限于512MB的Java程序内存分配,难以应对百万级数据(百万级数据约需100MB内存)。
解决方案:构建倒排索引辅助表
我们构建一个辅助索引表,类似于倒排索引,但不直接存储原始数据,而是存储关键词及其对应的记录主键ID。 索引表结构如下:
当前词 | 下一词 | 原记录主键ID |
---|---|---|
mysql | 一 | 1 |
一 | 千 | 1 |
千 | 万 | 1 |
... | ... | ... |
模 | 糊 | 1 |
糊 | 搜 | 1 |
搜 | 索 | 1 |
索 | NULL | 1 |
例如,对于记录“mysql 一千万的数据量如何一秒内实现模糊搜索?”,索引表会按词语顺序存储多行记录。
搜索“模糊搜索”时,使用多表关联查询:
SELECT 原记录主键ID FROM (SELECT 原记录主键ID FROM 索引表 WHERE 当前词 = '模' AND 下一词 = '糊') AS t1 JOIN (SELECT 原记录主键ID FROM 索引表 WHERE 当前词 = '糊' AND 下一词 = '搜') AS t2 USING(原记录主键ID) JOIN (SELECT 原记录主键ID FROM 索引表 WHERE 当前词 = '搜' AND 下一词 = '索') AS t3 USING(原记录主键ID) JOIN (SELECT 原记录主键ID FROM 索引表 WHERE 当前词 = '索' AND 下一词 IS NULL) AS t4 USING(原记录主键ID)
此方法先通过索引表定位包含关键词的记录主键ID,再根据主键ID从原始表获取完整数据,避免全表扫描。
关键考虑因素:
此方案通过巧妙的索引设计,在不增加服务器内存和不依赖第三方中间件的情况下,显著提升MySQL千万级数据的模糊搜索效率。 当然,实际应用中,需要根据具体数据量和查询模式进行调整和优化。
在IntelliJ IDEA中使用快捷键修改POM文件依赖版本时生成新的repository标签而不是直接修改版本号的原因可能与IDE的自动补全和依赖管理机制有关。以下是一些可能的原因和解决方法:依赖管理机制:IntelliJ IDEA可能会尝试从不同的存储库中查找指定版本的依赖。如果指定的版本在当前配置的存储库中找不到,IDE可能会自动添加新的存储库以确保可以下载到所需的版本。快捷键功能限制:某些快捷键可能只负责版本号的快速修改,而不处理存储库的管理。当你使用快捷键时,IDE可能会默认添加新的存储库以确
Java框架的优点和发展趋势是什么?
Java框架和F#框架在金融领域的优势
Java函数式编程对数据处理的革命性影响
JNA调用C++ DLL时如何避免异常导致JVM崩溃?
Android RecyclerView数据更新后视图不刷新,如何解决?