create table userinfo(id int(4) not null primary key, name varchar(20) not null unique key)engine=innodb default charset=utf8
2.建立好友关系表
create table friend(uid int(4) not null, foreign key(uid) references
userinfo(id),fid int(4) not null, foreign key(fid) references
userinfo(id),unique key(uid,fid))engine=innodb default charset=utf8
3.追加测试数据(满足uid<fid条件)
insert userinfo values(1111---9999,'namea---namei’)
insert friend values(1111,4444---6666)
insert friend values(5555,6666---9999)
4.查询好友(5555的好友)
select * from friend where uid=5555 or fid=5555
+-------+------+
| uid | fid|
+-------+------+
| 1111 | 5555 |
| 5555 | 6666 |
| 5555 | 7777 |
| 5555 | 8888 |
| 5555 | 9999 |
+-------+--------+
5.问题:
5.1.userinfo中的id和name不为null,且不可重复:table设计可以做到
5.2.friend中的uid和fid均不为null,且都来自于userinfo的id:table设计可以实现
5.3.(uid,fid)组合不可重复:table设计可以完成
5.4.好友关系的表达时,(1111,5555)和(5555,1111)有冗余,也会出现(1111,1111)这样的数据:这个在table设计实现比较麻烦,需要在程序层面实现,也即增加限制条件uid<fid即可
6.结果:
table设计达不到要求,或者较难达到要求时,可以在程序层面予以弥补。
这个功能,你可以参考微博的推送思路。
比如你关注了很多明星(千万级大V),他们发的每条微博会进入到“我的首页”。比如某个明星发了条微博abc,你在“我的首页”里看到的"abc"并不是读自明星微博个人的数据库,而是来自“我的首页”里一个专门的数据集合。
通俗的讲,这个数据集合是完全属于你个人的,你所关注的每个人,当他们发微博时,会同步“推送”到你自己个人的这个“数据集合”里。
那么问题来了,千万级大V,每发一条微博,就要同步推给千万个粉丝,生成千万条数据吗?NO,微博根据用户活跃度等一系列算法,将用户分成不同梯队,一批一批的推送,例如一个近30天都没登录过的用户,自然就会被划到较迟推送的那一批里。这样做是为了分流服务器负担。
但不同产品对于数据设计有不同的思路,你这个公用一条站内信,我的建议是,建个公共站内信统一变量(例如letter=20160514),可以保存到用户的cookies里。
当用户访问页面时,程序首先将这个变量值和cookies里保存的变量对比,相同则略过,不同则进行读取相应的公共站内信,保存到自己的“收件箱”里。
这样可以使原本需要同步推给千万用户一条站内信的工作,由主动推送变成被动发送。用户上线访问了,对比、发送,这种工作显然要大大减小了服务器压力。
读取消息也是,反馈生成一条数据写到数据库里就好了。
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