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如何高效存储和搜索海量键值对数据?

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如何在高可搜索性下存储庞大键值对数据?

通常,海量键值对数据需要存储在表格化的关系型数据库中。但是,随着数据量的增加,搜索效率会急剧下降。本文介绍了一种表结构,可以有效地存储和搜索键值对数据。

表结构

主表:

  • rel_id (int): 关系记录 ID
  • obj_id (int): 对象 ID
  • prop_id (int): 属性 ID
  • val_type (int): 值类型

对象描述表:

  • obj_id (int): 对象 ID
  • obj_desc (string): 对象描述

属性描述表:

  • prop_id (int): 属性 ID
  • prop_desc (string): 属性描述

值类型表:

  • rel_id (int): 关系记录 ID
  • val_???? (对应类型的字段): 值

例如,值为 42 的长度属性存储为:

  • 主表:1,1,1,2
  • 属性描述表:1,"长度"
  • 值是整数的表:1,42

搜索

通过在主表上创建索引,可以快速查找与给定对象 ID 和属性 ID 关联的键值对。可以通过连接值类型表检索特定类型的值。

优点

  • 无限可扩展:可以使用多个值类型表来处理不同类型的值。
  • 高搜索效率:索引允许快速查找数据。
  • 可随时间变化:属性和值可以随着时间的推移而添加或删除。

缺点

  • 单值存储:每个键值对只能存储单个值。
  • 复杂性:需要多个表来存储数据。

对比维基数据

维基数据使用 JSON 来存储属性值,这可能会影响搜索效率。相比之下,本文介绍的表结构通过将属性和值存储在独立的表中,优化了搜索性能。

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