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新浪微博关注功能:如何高效存储海量关注关系?


新浪微博关注功能:如何高效存储海量关注关系?

求指导:类似新浪微博关注功能的数据存储实现方案

关系型数据库对于海量数据的处理能力存在局限性,因此对于社交媒体中常见的关注功能,推荐使用nosql 数据库进行存储和管理。

一种可行的方案是使用 redis 中的 zset 或 set 数据结构。 Zset 可以基于排序值来存储关注关系,而 set 则可以表示关注者的集合。

使用 zset 的优势:

  • 可以在关注关系中加入权重,如关注时间等信息。
  • 可以高效地获取和排序关注关系。

使用 set 的优点:

  • 实现简单,易于理解。
  • 关注者集合的查询和更新效率较高。

具体的数据存储结构和操作逻辑可以根据实际需求灵活设计,例如:

  • 使用zset 存储用户之间的关注关系,其中分数代表关注时间。
  • 使用 set 存储每个用户的关注者集合。

需要注意的是,在实际实现中应考虑并发访问、数据一致性等问题,并采用适当的机制进行优化。

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