对于一位客户，我目前正在研究对其数据库结构的改进。
我的客户在他们的网站上提供度假租赁服务。 在他们的首页上，他们有一个搜索功能，可以将查询发送到 MySQL 数据库架构(主-主设置)，该架构用客户感兴趣的所有度假租赁来回答该查询。
由于公司的发展和服务器负载的增加，搜索查询目前的运行时间长达 10 秒以上。主要是因为查询以 ORDER BY 结尾，这会导致 MySQL 创建临时表并对所有数据进行排序，平均搜索查询最多可返回 20k 个度假屋。 当然，我们正在做的事情之一是研究查询，重写它们并在需要的地方放置索引。不幸的是，在这种情况下我们无法分配更多的性能。 这就是为什么我们正在考虑在 MySQL 之上实现 Memcached，将这些大型数据集缓存在内存中，以便更快地检索。不幸的是，查询返回的数据集非常大，这使得 Memcached 在这一点上不太有效。 MySQL 返回的数组目前大约有 15k 行，每行大约有 60 个值。 Memcached 之所以有趣，是因为我们希望大幅改进搜索功能，并降低 MySQL 平台的负载。这将使其更具可扩展性。
我想知道是否有人熟悉在 Memcached 中(长期)缓存 MySQL 数据并使其对大型数据集更有效？
非常感谢!
最佳答案
Memcache 用于存储键值对，而不是用于存储大量数据。它会起作用吗？是的。当然会。但是，随着您要向其投入多少数据，您很快就会耗尽内存，并且最终会根据搜索结果更改的频率而最终访问数据库。请记住，仅仅因为它是内存缓存并不意味着它不必通过网络套接字连接到(很可能)不同的机器。你的问题似乎是你使用MySQL来做一些它从来没有设计好的事情，那就是它作为搜索引擎的用途。无论您优化了多少东西，您所做的只是一次将上限提高一英寸。
我可以以“你需要优化 MySQL 参数，这样它就不必创建那些临时表”的方向来发表这篇文章，但我假设你已经研究过这一点并继续下去。
我的建议是您在 MySQL 之上实现一些东西来处理搜索。在我自己对快速搜索的追求中，以下是我最重视的解决方案:
狮身人面像:http://sphinxsearch.com
Solr :http://lucene.apache.org/solr
Elasticsearch :http://www.elasticsearch.org
您可以在 StackOverflow 上找到大量资源，了解哪些资源更好更快，哪些资源不好。出于我们的目的，我们为其中一个项目选择了 Elasticsearch，为另一个项目选择了 Solr。
关于MySQL 和 Memcached 用于大型数据集？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11809266/