问题描述
我一直在阅读一些有关尝试的信息，以及它们如何成为快速输入设计的良好结构。除了特里树，通常还为节点提供键/值对，并预先计算了top-n建议以缩短响应时间。
通常，根据我的收集，理想的情况是将它们保留在内存中以进行快速搜索，例如在此问题中建议的内容：Scrabble word finder: building a trie,storing a trie,using a trie?。但是，如果您的Trie太大而又不得不以某种方式将其分片怎么办？ （例如，可能是大型电子商务网站）。
用于预先计算建议的键/值对可以明显地在键/值存储中实现（既可以存储在内存中，如memcached / redis，也可以存储在数据库中，并根据需要水平调用），但是最好的方法是特里存储在内存中的方法？应该完全做到这一点，还是应该将分布式系统的每个部分都保存在内存中，同时还要对其进行复制以免丢失？
或者，可以使用搜索服务（例如Solr或Elasticsearch）来生成搜索建议/自动完成功能，但是我不确定性能是否能满足此特定用例的要求。 Trie的优点是您可以根据其结构预先计算top-N建议，而让搜索服务来处理网站上的实际搜索。
我知道有一些现成的解决方案，但是我最感兴趣的是学习如何重新发明这一方案，或者如果有人想知道的话，至少可以瞥见最佳实践这个主题。
您有什么想法？
编辑：我还看到了这篇文章：https://medium.com/@prefixyteam/how-we-built-prefixy-a-scalable-prefix-search-service-for-powering-autocomplete-c20f98e2eff1，其中基本上涵盖了将Redis用作跳过列表的主要数据存储，其中mongodb用作LRU前缀。看起来不错，但是我仍然想了解是否还有其他可行/更好的方法。
解决方法
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