存储数据以加快搜索速度

Question

只是一个一般性问题。

我想知道像 facebook 和 google 这样的公司如何在如此短的时间内搜索数百万个数据。

假设我必须登录，我在登录页面上输入我的用户凭据。 fb 和 google 如何存储用户名和密码，以便他们可以通过数百万/数十亿个用户名并检查用户是否存在？

如果有一家初创公司，他们应该如何保存用户的数据，以便以后搜索和提取用户详细信息时更快。我们应该根据用户名的第一个字母为用户创建一个单独的表吗？还是他们有其他更好的方法来做到这一点？

如果有任何与此问题相关的好文章，您会建议我阅读。

Answer 1

随着应用程序数据大小的增长，在集中式数据库中搜索数据将成为瓶颈。如果您在开始开发应用程序本身时考虑扩展问题，请确保您的系统可以轻松部署到并行系统。

例如，想一想您的数据无法容纳在单个数据库服务器上的场景，无论它的配置如何。您必须将此数据拆分到多个主机上。这称为分片。在分片中，数据根据一些键被分发到多个主机。以 Facebook 为例。它可以为每个国家维护一个数据库服务器（只是一个假设，我真的不知道他们是如何实现的）。因此，当用户尝试从印度登录时，他的用户将仅在印度用户数据库中被搜索，而不是在 Facebook 的整个用户群中被搜索。考虑到 Facebook 庞大的数据库规模，将搜索空间从整个用户群减少到印度用户群肯定会提高查​​询性能。

MongoDB 和 ElasticSearch 等数据库服务器提供了对分片的内置支持。借助这些功能，我们可以通过添加越来越多的机器来横向扩展系统，而不是垂直扩展（将单个服务器扩展到最大容量）。