表结构

Tag Table:{tag_id, tag_name}  #标签表

News Table:{news_id, title,......}  #新闻列表

NewsTags Table:{tag_id, news_id}  #新闻的标签关系表

解释:

一条新闻,有多个tag标签,比如:

新闻a{Tag1,Tag2, Tag3, Tag4}

新闻b{Tag1,Tag6, Tag7, Tag8}

新闻c{Tag8,Tag9, Tag10, Tag1}

新闻...{Tag..., .....}

搜索出 同一时候有Tag1,Tag8两个标签的记录。

在MySQL中经过优化后的SQL:

SELECT News.title
FROM(
SELECT news_id
FROM (
SELECT tag_id
FROM Tag
WHERE tag_name IN('Tag1', 'Tag8')
)B LEFT JOIN NewsTags C (B.tag_id = C.tag_id)
GROUP BY news_id
HAVING COUNT(0)=2
)A LEFTJOIN News B ON(A.news_id = B.news_id)

原理:

此为3重嵌套SQL,可最大限度的高速缩小记录集。以最节省内存的方式得到结果集。

1、最内层取出须要比对的tag_id

2、第二层通过Left join联接,找出同一时候拥有这些tag_id的news_id记录;本处理的重点是对news_id做Group by然后在Having中统计出数量为2的news_id(即:同一时候存在这两个tag的记录)

3、最外层依据news_id(这个已经是终于的最小记录集),与News表Left Join求出新闻记录的内容

至此可得到 同一时候符合 多个Tag名称 的记录集的模板,依据查找的tag数量不同。需在最内层的IN(),与第二层的Having做參数改动就可实现对随意数量的Tag交集求解。

此算法并不是最优。可是假设想通过模板方式的一条SQL来实现,基本上这个算是最优的算法(本人愚见哈)。

这个算法的缺点是。假设每一个tag相应的记录集数量巨大,且给了非常多个Tag求交集。那么第二层的LeftJoin运算会消耗大量的内存空间(由于须要对每一个tag_id生成一个news_id的集合。实际上会先得到一个笛卡尔集,然后对这个集合做group,再count)。

假设想把效率与搜索内存资源消耗做极致大致。可做例如以下改动,思路例如以下。

1、改造Tag表,添加一个被引用的数量字段。比如:Tag Table:{tag_id, tag_name, links} (事实上能够把links看成一个人工索引)

2、维护这样的Tag表比較麻烦。考虑到效率。通常会定时的对links字段做全表更新(对于频繁插入或删除记录的news表。可每天临晨,对全记录集的tag做被引用的次数统计并更新links字段)

3、构造动态多层嵌套的SQL语句(即依据tag的数量,生成N层嵌套查询)

实现原理(SQL语句就不写了)

1、依据给定的tag_name找出tag_id,并按对links大小,升序排列

2、首先选取第一个tag_id到NewsTags表求NewsTags.tag_id的交集(此为最小基本记录集)得到news_id,然后对此记录集反复运行这个步骤(逐步缩小记录集),完毕全部tags的比对时就能在最小的范围内找出全部同一时候符合这些tag_id的记录集。

这个算法的核心就是第一次要得到最小的记录集(也许保存为了最大化比对的数目),然后逐步将记录集变小,直到对准完成。

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