社交应用中的双双匹配数据设计

Question

背景
社交用户的双双匹配
男方A，女方B，通过基本信息和异性要求，如年龄，收入等，可以得出一个双方的匹配分值。匹配表结构如下

男方	女方	男方匹配女方分数	女方匹配男方分数
A	B	99	89

已知问题

1. 现在用户量10W，匹配表数据接近1个亿。如果以后发展到100W，数据量无法想象
2. 如果用户改变基本信息，那么需要对这个匹配表进行硬删除和新增数据，导致高频的新增和删除，非常耗时和耗性能，影响业务
3. 考虑过内存数据库，但是发现无法和MYSQL结合，原因是匹配表做为基表，在很多地方和业务表做联合查询
4. 这个匹配表实际应用中，做了分区，做了索引，但是仅仅为了提高查询速度而已

希望解决

1.不知道有没有架构或者体系，能够解决以上问题
2.考虑过MYSQL的空间索引，但是不知道如何结合

Answer 1

我提个不成熟的想法，可能需要去仔细考察具体的可行性

首先，我大胆的猜想一下这个匹配分数在业务中的场景，大致可能有以下几种
(1) C端用户实时查看当前的一个匹配值 —— 场景1
(2) 供给内部其他系统，做为推荐的依据 —— 场景2

其次，按你说的 用户更改信息，就要批量去更改对应的匹配值
那么，实际上这个数据并不是一个需要事先进行处理的一个值，应该是在需要的时候实时去进行计算的

但是由于这个场景的实时性，我们可以考虑用其他的数据库进行处理。
从我浅薄的知识储备中，这种场景可以考虑使用ElasticSearch
对于场景1，则可以根据两个人的数据实时计算一个匹配值，可以考虑复用ES中的权重
对于场景2，则匹配值变为了 匹配文档的某些特征，即通过当前文档的特征，寻求对应的某些特征的文档的操作，再按照自己的规则进行排序打分，同样的，如果可以和查询出的权重进行挂钩，那么这个分数的计算会很方便

如果真的是场景2是主要的业务场景的话，建议去网上搜一下推荐系统的处理