500W数据，20Wqps分词检索，架构如何设计？
有水友提问：
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沈哥，我们有个业务，类似于“标题分词检索”，并发量非常大，大概20W次每秒，数据量不是很大，大概500W级别，而且数据不会频繁更新，平均每天更新一次，请问有什么好的方案么？
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这是一个典型的，短文本分词搜索的问题，简单聊聊自己的经验。
常见的文本检索方案有哪些？
（1）数据库LIKE法
将标题数据存放在数据库中，使用like来查询，方案非常简单，能支持简单的模糊搜索，但不支持分词。
画外音：显然不适用于本例。
（2）数据库全文检索法
将标题数据存放在数据库中，建立全文索引来检索，方案依然简单，利用了数据库的能力，不用额外开发，但性能较低。
画外音：本例的并发肯定扛不住。
（3）开源方案索引外置法
搭建lucene，solr，ES等开源搜索工具，建立索引，支持分词，支持数据量和吞吐量的水平扩展。
该方案能够很好的满足本例的需求。但是，杀鸡焉用牛刀，本例有一些业务特性：文本短，更新不频繁，如果利用好这两个特点，能有更巧妙的方案。
画外音：任何脱离业务的架构设计，都是耍流氓。
针对“更新不频繁”的特性，可以使用“分词+DAT”方案。
画外音：分词就不多说了。
什么是DAT？
DAT是double array trie的缩写，是trie树的一个变体优化数据结构，它在保证trie树检索效率的前提下，能大大减少内存的使用，经常用来解决检索，信息过滤等问题。
画外音：更具体的，可以Google一下“DAT”，DAT的缺点是，需要提前建立索引，索引不能实时更新。
为什么用trie树的变种DAT，是否可以直接使用trie树呢？
trie树的优点是，索引可以实时更新；不足是，占用内存非常大。
本例索引无需实时更新，无法利用trie树的优点。但是，如果300W短文本建立好trie树内存能装下，则可以使用trie树，否则只能使用DAT。
普及，什么是trie树？
trie树，又称单词查找树，经常用于搜索引擎词频统计，短文本检索，输入法输入提示等。
画外音：什么数据结构适合什么业务场景，一定要烂熟于胸。
它的特点是，能利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，其查询时间复杂度只与树的高度有关，与查询数据量级无关，因此查询效率非常高。
画外音：“时间复杂度与查询数量级无关”这个太屌了。
例如：上面的trie树就能够表示｛and, as, at, cn, com｝这样5个标题的集合，可以用来做这5个字符串的词频统计，或者检索。
画外音：检索时，节点存储命中该item的doc_list<doc_id>。
分词之后，是不是需要多次扫描trie树？
是的。
分词之后，每个item都要扫描一次trie树，得到的doc_list<doc_id>的交集，就是最终命中每个item的检索结果。
针对“短文本”“500W数据”“不频繁更新”这些特性，还能使用“分词+内存hash”方案。
这个方案需要先对索引进行初始化：
对所有短文本进行分词，以词的hash为key，doc_id的集合为value。
查询的过程也很简单：
对查询字符串进行分词，对每个分词进行hash，直接查询hash表格得到doc_list<doc_id>，再对每个分词的检索结果进行交集。
举个栗子进行说明。
例如：
doc1 : 我爱北京
doc2 : 我爱到家
doc3 : 到家美好
先对短文本进行分词：
doc1 : 我爱北京 -> 我，爱，北京
doc2 : 我爱到家 -> 我，爱，到家
doc3 : 到家美好 -> 到家，美好
对分词进行hash，建立hash表：
hash(我) -> {doc1, doc2}
hash(爱) -> {doc1, doc2}
hash(北京) -> {doc1}
hash(到家) -> {doc2, doc3}
hash(美好) -> {doc3}
这样，所有短文本初始化完毕，与trie树类似，查询时间复杂度与文本数据量也没有关系。
画外音：只与被分词后有多少数据量，即hash桶个数有关。
查询的过程是这样的：
假如用户输入“我爱”，分词后变为{我，爱}，对各个分词的hash进行内存检索
hash(我)->{doc1, doc2}
hash(爱)->{doc1, doc2}
然后进行合并，得到最后的查找结果是{doc1, doc2}。
这个方法的优点是，纯内存操作，能满足很大的并发，时延也很低，占用内存也不大，实现非常简单快速，而且冗余索引很容易水平扩展。
画外音：做索引高可用也不难，建立两份一样的hash索引即可。
它的缺点也很明显，索引全内存，没有落地，还是需要在数据库中存储固化的短文本数据，如果内存数据全丢失，数据恢复起来会比较慢。
总结
短文本，高并发，支持分词，不用实时更新的检索场景，可以使用：
（1）ES，杀鸡用牛刀；
（2）分词+DAT(trie)；
（3）分词+内存hash；
等几种方式解决。
思路比结论重要，希望大家有收获。
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