案例：eBay利用MongoDB优化搜索-技术方案

      eBay使用MongoDB来执行众多涉及大量数据的任务。这些项目包括搜索建议,云管理、元数据存储和商品的分类等。搜索建议是其网站的一个重要特征。MongoDB的使用，为快速向用户给出建议提供了可能。

搜索建议是如何产生的?

      当你开始在eBay的搜索框输入查询关键词时，输入框出现一个下拉列表显示一些可能的搜索建议。如果这些建议匹配你的搜索需求,您可以立即使用鼠标选择它或者用下箭头键选择，而不必输入您的搜索关键词的其余部分。

      对用户来说这是一个很好的特性,因为它不仅可以完成预期的查询,也可以提出类似的查询，用户可能从中发现比他原来想好的查询内容更合适的一个关键词。建议功能为用户提供一个方便有用的方式寻找感兴趣的特定项。

      提供这种辅助查询需要存储大量的可能建议,而这些建议必须极其快速的返回给远程用户才能发挥作用。eBay确定任何查询数据库返回的建议必须在60 - 70毫秒内返回!!

      这对于传统的关系数据库可能是非常具有挑战性的,。eBay并没有在关系数据上下功夫，而是决定尝试一个基于文档的数据库MongoDB,以观察是否能达到所需的性能。

eBay+MongoDB=1.4毫秒响应

      eBay 将搜索建议列表存储在一个MongoDB文档中。然后将文档用单词前缀进行索引，另外还包括特定的元数据,例如产品类别。多个索引查找为建议提供了灵活性,也保证了查询的快捷性。

      eBay能够使用一个单一的副本集合，这使分区不再是必须的。此外, 数据被放置在内存中,又将查询的速度提升了一个层次。

      有了这一切，数据库查询在规定时间(不超过60 - 70毫秒)能否返回给用户?事实证明,MongoDB可以实现小于1.4毫秒的往返!

      鉴于这种令人难以置信的表现,eBay能够安全地依靠MongoDB来为用户提供快速的搜索建议。

成功能否复制?

      如果你的业务需要在大量数据中进行快速查询，,MongoDB也许是个不错的选择。使MongoDB迅速为你工作的一种方法是找到一个提供数据库服务的供应商,。

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