109: (animated-1)
[personal profile] 109
столкнулся с проблемой, из которой, кажется, получится хороший вопрос для интервью на продвинутого девелопера.

проблема такая: есть относительно длинная строка, например "lasdkfbvaouvyaou". и есть в базе таблица с миллиардом записей, в которой хранятся потенциальные подстроки, например "la", "las", "lasdk". надо их все найти как можно быстрее.

поверхностное гуглование нашло только кошмарное решение, гордо опубликованное на http://www.loganbibby.com/2011/03/reverse-pattern-matching-in-mysql

это решение сканирует всю таблицу, весь миллиард, вне зависимости от существования индексов.

чисто датабазное решение, которое приходит в голову, это поиск по индексу для каждой подстроки типа "l", "la", "las", и так далее. это даёт O(M log N), где M - количество букв в строке, а N - количество записей в таблице.

если надо лучше, то придётся в памяти строить trie, и делать по нему лукап. для дополнительного ускорения, вместо традиционного trie, где дети лежат в списке, можно держать детей в Dictionary, тогда будет чуть быстрее (насколько - непонятно, зависит от статистики), но памяти съест больше.

(no subject)

Date: 2015-11-16 10:57 pm (UTC)
From: [personal profile] zaharchenko
использовать как индекс

(no subject)

Date: 2015-11-17 02:03 am (UTC)
From: [identity profile] 109.livejournal.com
каким образом? битовой маски нашей строки в базе нет. битовые маски подходящих строк - другие. дальше что? или вы думаете, что краткость - это непременный признак таланта? :)

(no subject)

Date: 2015-11-17 11:47 am (UTC)
From: [personal profile] zaharchenko
Не, просто ночь и ожидание что мы таки на одной волне :-)

Из условий которые не в заголовке не уловил что всё таки надо только префиксы, я про все подстроки писал. А в чём тут реверс то возникает тогда и зачем?

(no subject)

Date: 2015-11-17 07:36 pm (UTC)
From: [identity profile] 109.livejournal.com
прямая задача - это найти все строки, префиксом которых является данная. это очень легко и быстро. а тут - наоборот.

Profile

109: (Default)
109

March 2019

S M T W T F S
     12
3456789
101112131415 16
17181920212223
24252627282930
31      

Most Popular Tags

Page Summary

Style Credit

Expand Cut Tags

No cut tags