如何高效存储和搜索海量键值对数据?
时间:2024-11-01 20:24:56 231浏览 收藏
怎么入门数据库编程?需要学习哪些知识点?这是新手们刚接触编程时常见的问题;下面golang学习网就来给大家整理分享一些知识点,希望能够给初学者一些帮助。本篇文章就来介绍《如何高效存储和搜索海量键值对数据?》,涉及到,有需要的可以收藏一下
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。
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于数据库的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~
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