应该使用什么类型的数据库来存储数百万家餐厅并进行查询
what type of database should be used to store millions of restaurants and query them
我正在设计一个系统，它将存储世界上所有可用的餐厅，然后用户应该能够以非常低的延迟对如此大的数据集执行通用搜索。普通的 RDBMS 是否足以解决这个问题，还是我应该选择像 cassandra 这样的大数据框架。我应该使用什么来提高通用搜索的效率。为每家餐厅存储评论的最佳方式是什么。
您可以使用任何 RDBMS 来存储您的数据。但是要进行快速搜索，请使用像 lucene 这样的搜索引擎，它提供各种快速搜索和聚合。
直接使用 lucene 可能需要更多的努力，因此您可以使用已经可用的围绕 lucene 构建的工具，例如 solr and elasticsearch。
所以第一个问题是：您认为会有多少数据？
大数据方法更合适 table 可以说数十亿条记录，但当然，如果您没有适当的硬件和数据库设计，几百万条记录可能会导致 MySQL 上的性能非常差服务器，例如。
NoSQL 更适合 table 对于不相关的相关数据，我认为在你的情况下 table 之间会有很多关系（例如你可以有餐馆 table 与 restaurant_comments table.
有直接关系（例如外键）
在这种情况下，使用 MySQL（innoDB 引擎）将非常有用，例如当您删除一家餐厅时 - 它的所有评论都可以用它删除，并节省光盘 space 和时间。
如果您计划拥有不超过 100-2 亿家配备适当硬件（专用 MySQL 服务器或带有负载平衡器的多台服务器）的餐厅，并且您设计数据库 (table s, relations, data types and indexes) 以一种好的方式，那么你将有出色的性能。
如果您计划拥有更多数据并且许多用户会大量查询该数据，那么您可能应该考虑使用 Apache Hadoop（与 HBase 或 Cassandra）。
我正在设计一个系统，它将存储世界上所有可用的餐厅，然后用户应该能够以非常低的延迟对如此大的数据集执行通用搜索。普通的 RDBMS 是否足以解决这个问题，还是我应该选择像 cassandra 这样的大数据框架。我应该使用什么来提高通用搜索的效率。为每家餐厅存储评论的最佳方式是什么。
您可以使用任何 RDBMS 来存储您的数据。但是要进行快速搜索，请使用像 lucene 这样的搜索引擎，它提供各种快速搜索和聚合。
直接使用 lucene 可能需要更多的努力，因此您可以使用已经可用的围绕 lucene 构建的工具，例如 solr and elasticsearch。
所以第一个问题是：您认为会有多少数据？ 大数据方法更合适 table 可以说数十亿条记录，但当然，如果您没有适当的硬件和数据库设计，几百万条记录可能会导致 MySQL 上的性能非常差服务器，例如。
NoSQL 更适合 table 对于不相关的相关数据，我认为在你的情况下 table 之间会有很多关系（例如你可以有餐馆 table 与 restaurant_comments table.
在这种情况下，使用 MySQL（innoDB 引擎）将非常有用，例如当您删除一家餐厅时 - 它的所有评论都可以用它删除，并节省光盘 space 和时间。
如果您计划拥有不超过 100-2 亿家配备适当硬件（专用 MySQL 服务器或带有负载平衡器的多台服务器）的餐厅，并且您设计数据库 (table s, relations, data types and indexes) 以一种好的方式，那么你将有出色的性能。
如果您计划拥有更多数据并且许多用户会大量查询该数据，那么您可能应该考虑使用 Apache Hadoop（与 HBase 或 Cassandra）。