晚上好。
所以，我必须存储不同地方的信息。每个地方都有不同的信息，包括标题、类别和位置。问题是我将有大约 5000 万个地点，我必须按标题、类别和位置（包括街道、国家等）来搜索它们。
我已经安装了 MySql 和 mongoDB，但也接受了其他替代方案。此外，服务器现在只有 2GB（稍后会增加 - 更多 RAM 甚至可能是集群......但稍后），我不确定它是否足够。硬盘空间应该绰绰有余。
我的一些想法是为每个地方创建标签，并按标签搜索（标签将是我用于搜索和索引的字段），但我不确定这是否是一个好主意以及如何更好地实施.
关于如何更好地实施它有什么建议吗？我将只用所有信息填写一次，然后仅将其用于搜索。
PS：在当前的测试版本中，我使用的是来自 JAVA 的 MySql 数据库和 JDBC（虽然它比 JPA 解决方案更快）。
我会考虑 5000 万行中等大小。当然不是“大”，并且在 MySQL 或 Mongo DB 的处理能力范围内。
SQL（例如 MySQL）与 NoSQL（例如 Mongo DB）的选择应该由一系列广泛的考虑因素驱动，包括性能要求、查询模式、分片要求（Mongo DB 在这里很强大）和团队的经验。对于您不熟悉的数据库，要完成所有操作任务需要相当长的学习曲线。
您必须拥有的 RAM 数量由工作集决定……通常是全天访问的记录数。如果某些记录被大量访问（加利福尼亚州洛杉矶）而其他记录很少被访问（加利福尼亚州洛斯巴诺斯），则与以相同可能性访问所有记录相比，您需要更少的内存来获得良好的整体性能。在流程中尽早进行性能测量，以便您可以计划所需的 RAM 量。
通过地理搜索，如果您允许自由文本输入，用户通常会提供不完整的信息或部分不正确的信息。标签对此并没有真正的帮助。
如果您以结构化方式（例如下拉菜单）呈现位置选择，您可以只使用位置的主键作为“标签”。