求一个 MySQL 数据比对的思路

你 py 的匹配是新用户号码表依次与每个历史用户号码表匹配么

sql 的话.可以先找出与新用户通讯录的每个联系人号码相等的历史用户通讯录的联系人号码以及历史用户.然后按历史用户分组,数联系人号码数量获取重复次数,然后计算重复率,找出与新用户联系人相近的历史用户
如果重复率有量的限制更好,可以先筛选掉用户联系人数量差距大的
--.懵逼的需求,是要做推荐算法么

仅供参考
phone(
id,phone
)
user(
id,name
)
relation(
uid,pid,nickname
)
取出俩用户 relation 的 pid，取差集，会不会快一些，哈哈

@kismetX 取交集。。。说错了

这是在做网贷吗😂

通讯录都收集了

拿缓存数据库做个 set 呗。
拿到通讯录后遍历手机号是否在这个 set 里，然后标记统计。
往 mysql 插入新数据的时候把手机号同步到 set 里。

通讯录的人给个权重，每出现一次加权重，最后统计权重和？

LZ 可以试试下面的 SQL， 不确定行不行

select user_id, count(*) as contact_count
from user_contacts
where contact_people_phone_no in (phone No. list)
group by user_id
order by contact_count desc

给 contact_people_phone_no 做索引

给每个用户的通信录弄个很小的 Bloom Filter，对比时先二进制 ^ 下两个 Bloom Filter，如果发现比较吻合在详细对比电话号码？
不过感觉也就节省不太多。

给总表的手机号看作数字排序，拿到用户的手机号之后也排个序，然后从头开始在总表里找，找到了的话前面的数据就可以舍弃了，再从那个节点继续往下找，是不是可能能少遍历一点

什么阴暗的 App，还在偷取用户通信录，还要做数据分析 =_=||

几百万级表自己 join 一下没什么压力吧，提前再过滤下频率为 1 的联系人，应该没多少数据了

假设表 contacts 结构：
user_id 用户 ID,
phone 联系人电话



with (
select user_id
, phone
, count(distinct user_id) over (partition by phone) as total_distinct_user
from contacts
) as t

select a_user_id, b_user_id, count(*) over (partition by a_user_id, b_user_id)
from
(
select a.user_id as a_user_id, b.user_id as b_user_id, phone
from t as a,
t as b
where a.phone = b.phone
and a.user_id > b.user_id
and a.total_distinct_user > 1
);

上边计算可以算出不同的用户相同联系人数量，因为 mysql 没有 window function，上述过程在 mysql 里可以多分几步计算模拟下

这种业务肯定需要用到 redis 之类的缓存，用一个 set 先判断一下就可以了