Avere Tags come stringa ti costringe ad analizzarlo sempre e sempre per ogni Item e per ogni ricerca. Se i tag non vengono visualizzati in un ordine predefinito, dovrai anche attraversarlo più volte.
Miglioramenti a livello di elemento
Miglioramento 1: crea Tags un elenco ordinato di stringhe. Se cerchi più tag, ordinali pure. Dovresti quindi attraversare i tag cercando il primo tag. Se viene trovato, puoi continuare con il secondo tag (a partire dall'elemento successivo).
Miglioramento 2: crea Tags un insieme di stringhe. Quindi è ancora più efficiente perché la tua lingua / libreria utilizzeranno un accesso efficiente agli elementi, certamente in O (log n) . La maggior parte delle lingue offre persino alcuni tipi di hash che consentono un accesso O (1) (ad es. C ++ std::unordered_set , java HashSet o C # HashSet ).
Miglioramento 3: invece di eseguire l'hashing delle stesse stringhe del tag di ricerca per ogni singolo elemento, gestire i tag come una chiave intera, utilizzando un dizionario per mappare le stringhe del tag alle chiavi del tag. Quindi Tags finirebbe come set di Tag
Miglioramenti a livello di raccolta:
Fino ad ora, abbiamo semplicemente migliorato le prestazioni della ricerca di tag in un elemento. Tuttavia, tutte queste soluzioni richiedevano ancora la ricerca di ogni singolo articolo.
Miglioramento 4: Rendi Tag e Item entità correlate che impongono la navigabilità bidirezionale. Quindi Item avrebbe ancora un set di tag, ma ogni Tag avrebbe una raccolta di Item . Questo sfrutta notevolmente lo spazio di ricerca: ordina l'elenco dei tag da quello con la più piccola raccolta di oggetti ai più grandi. Cerca gli oggetti nella collezione del primo. Quindi passa attraverso gli oggetti trovati per guardare se corrispondono agli altri.
Miglioramento 5: Puoi anche creare intersezioni tra più raccolte (specialmente se sono ordinate). Tuttavia, se hai elenchi di articoli molto grandi.
Se hai raccolte enormi
L'approccio proposto funziona molto bene, ma era più concepito per l'elaborazione in memoria. Se hai un numero enorme di oggetti e tag, potresti aver bisogno di un db.
Se si utilizza un DB relazionale, la relazione tra tag e elementi (da molte a molte associazioni) sarà una tabella a sé stante. La buona notizia è che il motore db ottimizzerà questo tipo di ricerche utilizzando strategie simili e anche più elaborate, in modo che sia ultra-efficiente.