编程之美之实时排名算法

本文介绍了在海量用户积分排名场景下,四种不同的算法设计:简单SQL查询、均匀分区设计、树形分区设计和积分排名数组。针对积分非均匀分布和大规模用户,树形分区设计以O(log(n))的复杂度和稳定的性能脱颖而出,而积分排名数组则在积分变化不大时表现出高效率。文章总结了各种算法的优缺点,并提出了实际应用中的精度和并行处理问题。

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首先来看一个实时排名算法

参考文献

某海量用户网站,用户拥有积分,积分可能会在使用过程中随时更新。现在要为该网站设计一种算法,在每次用户登录时显示其当前积分排名。用户最大规模为2亿;积分为非负整数,且小于100万。

存储结构

首先,我们用一张用户积分表user_score来保存用户的积分信息。

表结构:

user<em />score</em>schema

示例数据:

user<em />score</em>sample

下面的算法会基于这个基本的表结构来进行。

算法1:简单SQL查询

首先,我们很容易想到用一条简单的SQL语句查询出积分大于该用户积分的用户数量:

select 1 + count(t2.uid) as rank
from user_score t1, user_score t2
where t1.uid = @uid and t2.score > t1.score

对于4号用户我们可以得到下面的结果:

sql_1

算法特点

优点:简单,利用了SQL的功能,不需要复杂的查询逻辑,也不引入额外的存储结构,对小规模或性能要求不高的应用不失为一种良好的解决方案。

缺点:需要对user_score表进行全表扫描,还需要考虑到查询的同时若有积分更新会对表造成锁定,在海量数据规模和高并发的应用中,性能是无法接受的。

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