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我们计划在我们的Web应用程序中实现一项功能，该功能将为用户提供搜索功能，并将所有匹配记录的ID作为“列表”保存在DB（MySQL - INNODB）中。结果可能是数百万。我们希望用户能够保存多达1百万个ID。它必须是实时的（最大5-10秒延迟是可以接受的）。此列表可以稍后用作另一个与现有过滤器结合使用的过滤器。在MySQL中用于大型号的快速插入和搜索的最佳解决方案。行？
我们不需要从客户端传递这些ID，因为可以在服务器端完成相同的搜索以检索这些ID。但是，稍后在相同搜索中，搜索结果可能会发生变化，因此无法重新使用这些ID。
我们有几千个活跃用户，并不期望很多人创建这样的大列表，但随着时间的推移总数没有。保存在这些列表中的ID可以增长到数亿。
服务器比完整数据库（几百GB）有更多的RAM。它也使用SSD。
这里有问题，我们需要解决：
- Saving up to 1 million ids in DB (within few secs)
- Using these IDs as a search criteria with other filters (this additional criteria shouldn't slow down the searches by more than few secs)
这似乎是一些可能的解决方案：
解决方案1：
- 有一个单独的表用户标识，列表标识，文档标识
- 将标识保存在单独的行中（1列表可能为100万行）
- 特定大小后的分区表
好处：此表可以很容易地在JOIN条件中使用，并且索引搜索性能应该很快。
问题：插入会很慢 - 我知道有办法加速插入，但仍然可能需要比几秒更长的时间，特别是一旦表增长。
解决方案2：
- 全部保存在一排
- 编号传送这些ID在参数查询中使用类似的MapReduce技术大块快速搜索
优点：的插入会相当快。
问题：使用MapReduce的搜索性能可能会很快，但它可以在服务器上承受很多负载，特别是如果许多用户开始执行此类搜索。
任何建议是什么将是最好的方式？有没有其他可能的方法来迎合这种情况？
如果有人能对此发表评论，我们将非常感激。 –
http://stackoverflow.com/questions/2194914/why-is-mysql-innodb-so-much-slower-at-full-table-scans-than-myisam – Annabelle
是否强制使用MySQL？，因为你可以使用mongodb来增加你的读/写性能。 –