实现对大型数据集的快速查找:mysql内存(堆)、memcached或其他

目前正在研究一个以医学术语snomed为中心的项目。snomed的核心是三个关系数据集,长度分别为350000、110万和130万条记录。我们希望能够快速地查询数据输入部分的数据集,在数据输入部分我们希望有某种形式或形式的自动完成/建议。

它目前在mysql myisam数据库中,只是为了开发,但我们想开始使用一些内存选项。目前它的大小为30MB+90MB+70MB,包括索引。内存mysql引擎和memcached是很明显的,所以我的问题是,你会建议哪一个呢,还是有更好的呢?

如果这有区别的话,我们主要在应用程序级别使用Python。另外,我们正在一台小型专用服务器上运行,很快就要迁移到4GB DDR2了。

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我们有兴趣保持建议和自动完成的速度。对于这些类型的队列来说,能够很好地形成的东西是可取的。snomed中的每个术语通常有几个同义词、缩写和首选名称。我们将大量查询这个数据集(90MB大小,包括索引)。我们也在考虑建立一个倒置的指数来加快速度并返回更相关的结果(许多术语是“基底蜕膜的整个卷曲动脉(身体结构)”)。Lucene或其他一些全文搜索可能是合适的。