MySQL千万级数据模糊搜索:内存受限秒级查询秘籍
本文针对MySQL千万级数据模糊搜索速度慢的问题,提出了一种在内存受限(例如512M Java堆内存)环境下实现秒级查询的优化方案。文章首先排除了Elasticsearch、MySQL分词索引、手动维护索引表以及分库分表等方案,最终采用构建自定义索引表的方法,通过存储记录标题的分词及其相邻词和主键ID,实现快速查找。该方案有效减少了数据扫描量,显著提升了搜索效率,并适用于内存受限的环境,但需要预先构建索引表,增加一定的存储空间和维护成本。
高效应对千万级MySQL数据模糊搜索:秒级查询的内存优化方案
面对千万级数据的MySQL数据库,select * from table where title like %关键词% limit 100
这样的模糊搜索往往耗时10秒甚至更久,这是因为模糊查询无法利用索引,只能进行全表扫描。本文针对内存受限(例如仅有512M Java堆内存)的情况,探讨如何在不增加内存占用情况下,实现秒级模糊搜索。
文章首先排除了几种常见方案:Elasticsearch(维护成本高、资源消耗大)、MySQL分词索引(中文支持不佳,搜索精度低)、手动维护索引表(代码复杂,影响精度)、分库分表(不在考虑范围内)。 作者也尝试过将数据加载到内存进行搜索,在300万数据量下实现了500ms的查询速度,但无法扩展到千万级数据。
最终,本文提出了一种基于自定义索引表的解决方案,其核心在于:创建一张索引表,存储每个记录标题的分词及其相邻词,以及对应的记录主键ID。
索引表结构示例:
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 |
搜索“模糊搜索”时,通过索引表依次查找“模-糊”、“糊-搜”、“搜-索”、“索-NULL”对应的记录主键ID,最终得到结果。这有效减少了需要扫描的数据量。
示例SQL语句:
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') a JOIN (SELECT 原记录主键ID FROM 索引表 WHERE 当前词 = '糊' AND 下一词 = '搜') b 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') c 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) d USING(原记录主键ID)
此方案虽然需要预先构建索引表,增加了一定的存储空间和维护成本,但显著提升了搜索效率,并且适用于内存受限的环境。 实际应用中,可以根据情况调整分词策略和SQL语句以优化性能。 文章并未深入探讨类似Everything软件的高效搜索机制。
终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《MySQL千万级数据模糊搜索:内存受限秒级查询秘籍》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识,快来关注吧!

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