Database 数百万行自动完成字段-实现想法？

我有一个位置自动完成字段，自动完成所有国家、城市、社区、村庄、邮政编码。这是我为我的网站构建的位置跟踪功能的一部分。所以你可以想象这个列表将有数百万行。预计至少有2000万以上的村庄和港口代码。为了使自动完成工作良好，我将使用memcached，这样我们就不会总是点击数据库来获取此列表。它将被大量使用，因为这是网站的主要功能。但问题是：

是否只有1个instance的列表存储在memcached中，而不考虑用户获取信息，或者是否需要为每个instance分别维护一个实例？因此，如果说2000万人同时使用它，这与仅1人使用位置自动完成会有所不同吗？我对如何实现这个位置自动完成的其他想法持开放态度，以便它能够很好地执行

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或者我可以这样做：当用户在后台登录时，我会将列表发送给他们，这样当他们到达自动完成文本字段时，他们的计算机就可以立即加载了？

使用NGram（或EdgeNGram）查看一下（或Lucene本身）标记器您可以在海量数据集上获得良好的自动完成性能。

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我可以改用Sphinx吗？流程是这样的：这些是基于AJAX的字段，所以我需要从AJAX中点击它们。另一件事是我无论如何都需要GIS搜索，所以我宁愿只使用一种技术来满足所有需求，而不是支持多种技术。Solr是专门为Ajax查询设计的。我对狮身人面像了解不多，但它似乎可以与Lucene/Solr相提并论。只要浏览一下他们的网站，他们似乎就强调索引吞吐量和与关系数据库的直接集成；另一方面，Lucene似乎有更多的功能，尤其是在文本分析方面。据我所知，它们的搜索性能相当相似（当然，高度依赖于特定的用例）。由于它们实现了相同的数据模型，我假设它们的GIS功能也类似。我可以改用Sphinx吗？流程是这样的：这些是基于AJAX的字段，所以我需要从AJAX中点击它们。另一件事是我无论如何都需要GIS搜索，所以我宁愿只使用一种技术来满足所有需求，而不是支持多种技术。Solr是专门为Ajax查询设计的。我对狮身人面像了解不多，但它似乎可以与Lucene/Solr相提并论。只要浏览一下他们的网站，他们似乎就强调索引吞吐量和与关系数据库的直接集成；另一方面，Lucene似乎有更多的功能，尤其是在文本分析方面。据我所知，它们的搜索性能相当相似（当然，高度依赖于特定的用例）。由于它们实现了相同的数据模型，我假设它们的GIS功能也类似。