20 억 명의 사용자를 저장하는 방법은 무엇입니까?

Question

20 억 명의 사용자가 등록 된 포털이 있습니다. 기존 데이터베이스에 20 억 명의 사용자를 모두 저장하면 특정 사용자가 로그인을 시도 할 때 특정 사용자에 대한 데이터를 검색하는 데 더 많은 시간이 걸립니다. 이 상황을 어떻게 처리하여 사용자가 신속하게 응답하는지 확인하십시오.

Answer 1

실용적인지는 모르지만, 이론적으로는 나무 구조를 사용할 수 있습니다. 오래 전부터 CS 클래스를 기억하면 나무는 O (ln)이므로 10 억 (2^30)이면 검색을 위해 30 개의 연산 만 필요합니다. 그게 CS의 아름다움 ....

그것에 대한 트리 구조를 구현, 나는 전혀 모른다.

Answer 2

괜찮은 현대 하드웨어의 기존 데이터베이스가 2 억 개의 레코드가 있더라도 로그온 정보를 매우 빠르게 검색 할 수 있었던 특별한 이유는 없습니다. 결국 간단히 색인 된 검색 일뿐입니다 (사용자 ID로 색인화하는 것을 기억 했습니까?)

정말 큰 컴퓨터에서는 대부분 RAM에 적합 할 수도 있습니다.

그러나 실제로 이것을 규모에 맞게 설계하려고한다면 Cassandra과 같은 것을 볼 것입니다. 이것은 고 가용성의 분산 NoSQL 데이터베이스로, 기본적으로 Google, Facebook 등에서 사용하는 것과 동일한 종류의 아키텍처입니다.

Answer 3

포털 사용자가 2 억 명인 경우 로그인은 수행되는 모든 쿼리 중 적은 양입니다.
여기에서의 문제는 1 번의 로그인에 걸리는 시간이 아니라 모든 사용자의 1 %가 동시에 활성화되는 경우입니다.
20 억 명의 사용자가 한 대륙에 들어 가지 않으므로 분산 데이터베이스 서버를 사용할 수 있습니다. 분산 데이터베이스 서버는 각자 자신의 세계에 서비스를 제공합니다. 그리고 백그라운드에서 (누군가 다른 대륙으로 여행 할 경우) 그들을 동기화 할 수 있습니다.

자원 (시간, 돈, 직원)을 보유하고 있다면 google처럼 자신 만의 bigtable 데이터베이스를 만들 수 있습니다 (20 억 명의 사용자가 돈과 직원을 보유하고있을 가능성이 있음). 그러나 구현할 정상적인 관계형 데이터베이스 이.