App Engine數據存儲+社交應用 - 結構和搜索N-D稀疏矩陣

Question

IIRC，每個Facebook用戶可以有5000個好友。平均值是130，但最大值要高得多。這些朋友中的每一個都可以'喜歡'零個或多個從一組數百萬個抽取的實體。當例如看着這些實體的一個子集，按N軸分組（如按類別和大小），你會如何找到那些朋友喜歡的東西？

使用GAE，成本是計算時間而不是數據大小。您不能在搜索時間查找給定類別和大小的任何朋友的所有條目。每個朋友執行操作時，您都可以爲用戶添加條目，但每次朋友執行操作時，這就意味着最多可能有5000條數據條目。這是很多CPU時間，即使在後臺。你也會想念新朋友嘗試應用程序，誰在最初添加時錯過了。嘗試分割空間是有道理的，但朋友之間的聯繫非常難以分組。

任何想法？你有沒有解決類似的問題？

Answer 1

嘗試使用底層數據存儲API，其中項目ID作爲鍵和「朋友」ID作爲屬性名稱（在此情況下屬性值爲true或false）。我認爲使用關鍵過濾器的查找速度必須相當快。