Facebook 具有在各种情况下显示即时自动建议结果的功能，例如：搜索、消息发送等。
我认为我将功能称为“自动建议”是正确的。
如果用户有 1000 个朋友，并且他/她希望向朋友发送消息，那么 facebook 会在输入几个字符时建议他/她的名字。
我的问题是：在从数据库中提取数据以寻找朋友（或任何此类情况）然后处理它时，FB 使用哪种技术来保持自动建议的速度？
它是缓存变量还是什么？我想详细了解，因为我正计划建立一个社交网站。我的脚本语言是 php
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可能是像patricia-trie或三元搜索树这样的数据结构。
一个suggesttree喜欢：建议树。
于 2011-12-28T14:32:04.027 回答
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我认为其中很大一部分不是 PHP，尽管众所周知 facebook 使用hiphop来编译 PHP。
一个更重要的因素 IMO 将是事物的数据库方面。查询可能已尽可能优化，只取回它需要的内容，缓存可能也会发挥作用，即已经检索到用户的朋友，很可能取回最常联系的朋友。facebook 也有大量的数据库服务器，这只能帮助提高速度。
希望有帮助
于 2011-12-28T14:47:43.037 回答
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自动推荐 1000 甚至 5000 个条目并不难。您必须检索整个朋友列表，并将其存储在索引 javascript 数组中（例如，我们使用第一个字母作为索引，所以 friends['a'] = [andrey, albert] ）然后您实际上是在搜索在内存中的一个小子集。
邀请窗口以类似的方式构建 - 您构建名称索引 -> dom 元素，离线执行 dom 操作 - 并且仅将结果附加到与搜索词匹配的人。
好友列表最有可能缓存在 memcached 中，并且 facebook 会尽可能早地预热缓存 - 它不会等待以任何方式使用好友列表以便将其放入 memcache 中。所以 - 它在 memcached 中检索，存储在本地存储中并使用高效的 JavaScript。这里不涉及数据库。
PS 我不是在为 facebook 说话，但对于类似的解决方案，我们设计用于处理 5000 多个条目的快速自动建议/邀请对话框。
于 2011-12-28T19:35:37.530 回答