QQ 里的‘好友动态’，微信里的‘朋友圈’该怎么设计表结构呢？

Sphinx?

应该用nosql了

这种一般都是 NoSQL 数据库

关系型数据库不擅长处理这类结构

啊。。nosql。。monogdb？？redis？？

redmine中的项目动态设计思路挺有趣

monogdb, I guess

@palytoxin 求个解决方案。。

redis

用户量大就加机器呗，自建机房，北京，深圳，上海都有。一天光电费都要烧很多。上次新闻上海的还挖断过光缆

hbase

我猜是 Graph database

瞎猜一个，如果是我可能这么设计：
假设 A 和 B 关注了 C，C 发布了一条更新
那么把这条更新同时写到 A，B 各自的关注表里面去
A 和 B 各自读自己的关注表就行了
这样算起来，单独看个人的数据量就没有那么大了=-=

@caoyue 你想每个人的好友至少几十个吧，就算50个，数据量就变成了50倍。

@caoyue 新加一个好友还要全部拷贝一遍?

@caoyue 高速分布式缓存可以这样用，基础数据库结构这样设计可以算严重事故类型了

@explon 肯定不会拷贝的，应该是筛选访问权限

那么大的数据量，关系型的数据库已经不能用了吧。非关系型的会好很多。

不过我更喜欢mongodb

redis，建议楼主搜下新浪微博分享出来的对 redis 使用的资料

redis

朋友圈、微博和说说都是一类东西，这种现成的解决方案应该早就烂大街了。

觉得扛不住就加机器。关系型数据库不合适，是因为，一张表很难以合适的方法切开，放到几台机子上。

@xenme
@explon
@huijiewei
1. 我之前做过测试，微信朋友圈新加的好友是**看不到**之前的设置为好友可见的更新的，目前看来不存在新加的拷贝问题
2. 刷新朋友圈的时候，是只读一个表还是读五十个表方便嘛
3. 占用空间不叫事
4. 我只是猜一个思路，不用局限到关系数据库还是缓存还是别的什么东西上
5. 任何一个复杂到朋友圈级别的系统，都不是单单数据库能解决的问题
6. 不存在什么牛逼的单个工具，用了就能支撑起这么复杂的系统
7. Push 和 Pull 模式还有 Feed 架构已经讨论了这么多年了，楼主可以找资料参考

@caoyue 看起来有道理

@caoyue 可以看到的，不知道你怎么测试的

hadoop
hbase

应该是与这些东西相关的

分地区，分圈子，分时间

@explon
从 *朋友圈* 看到和点头像进个人的 *Profile* 看到是 两个逻辑

测试方法：
1. A 和 B 是好友
2. A 和 B 互相删除好友
3. A 发布一条朋友圈
4. A 和 B 互相加为好友
5. A 刚发布的更新不会出现在 B 的朋友圈
6. B 在 A 的 Profile 页面可以看到 A 的更新

如果 A 和 B 本来就不是好友，1 和 2 可以忽略

被自己过往经验把自己的思路堵死了
学点分布式构架吧。

@dbfox 和这些没关系。

最近也在做消息流，我的想法是这样的，当然采用的是nosql。
1.用户发布一条消息的时候，向所有的好友们的timeline里面都插入这条消息。虽然看上去数据量会很大，不过再仔细想想，这里的“每份”不需要存储完整信息，只需要存储消息的ID和时间（可能需要）。再说了以空间换时间，这种做法在nosql里还是很常见的。
2.这样做的缺点：
就导致了消息流不可以被编辑和修改，不然每个好友的timeline都要更新，所以微信仅仅提供了删除的功能。
3.微信还有一个消息屏蔽功能，发布的时候时候需要考虑屏蔽的人的话，那就还要去读取每个有权限阅读的人的屏蔽人清单，然后根据每个人的清单去决定是不是放到这个人的timeline中，显然这又会增加多大的计算量。但是仔细一想，都已经好友们每个人都有一份自己的timeline数据的话，那就简单了，客户端渲染的时候，读一下自己的屏蔽列表，然后该隐藏的隐藏，都不用做什么关联查询，也算这种做法的优点。

大概就是这么多，这样做可以实现多台服务器做分布式，牺牲一点空间还是很合算的。

请搜索「腾讯 CMem」，我猜用得是它。←_←

@zhuchaowe 2中 微信仅提供删除 这是出于设计理念的考虑吧

大家多看看分布式相关的，会有好处的~~~

标准观察者设计模式，也能讨论成这样。需要表结构？

@safilar 来展开一下是怎么个设计细节？讲大的概念基本都会

@safilar 嘴巴选手？ talk is easy , give me code

@safilar 大神讲讲吧，我们都很想知道!
@YORYOR
@cxe2v

@solaro 不好意思，几天没上了。我只是认为这个状况很适合观察者设计模式，而且这根本就不是大的概念。23种设计模式之一而已，你去看 Head First 第二章，我记得就是说类似的一个样例。但是这种设计能否承受大数据量，我保持怀疑态度。

Head First 设计模式