目前正在开展一个以医学词汇SNOMED为中心的项目。 snosed的核心是一个（关系）数据集，长度为35万条/logging。 我们希望能够快速查询这个数据input部分，我们希望有一些forms或forms的自动完成/build议。
它目前在MySQL MyISAM数据库只是为了开发的目的，但我们要开始玩一些内存选项。 目前包括索引在内30MB。 内存的MySQL引擎和MemCached是显而易见的，所以我的问题是你会build议哪个或者哪里有更好的呢？ 我们正在使用Python，主要是在应用程序级别，如果这有所作为。
注意：数据集有一个单独的关系，将这些概念映射到常见的别名和缩写，大约有一百三十万个logging…最后我们也想在这里使用这个子集。
目前还不清楚你的要求是什么，但是对于这样一个小的数据库，任何引擎上的查询都可能很快，因为所有的数据都可以放在内存中。
像MyISAM和InnoDB这样的东西需要一些调整工作。 Memcached仅在需要扩展到高负载的基于读取的工作负载时才有用，也就是说，对于单个服务器来说，那些服务器不能用于传统的内存数据库（Memcached的主要function是能够跨池的服务器）。 但是memcached不能执行范围扫描等常规查询，只能查找特定的关键字，所以它不是一个通用数据库。
我build议使用innodb的缓冲池大于你的数据集，并正确select你的主键。 主键范围扫描应该执行得非常好，应该能够用于前缀匹配（例如，完成使用情况）。
你将能够扩展到每秒1000个查询和普通硬件。 如果您需要更多，请添加复制从属或考虑类似memcached。
考虑问StackOverflow？
您可以将表格保存为MEMORYtypes。 这将是相当快，但要求你在使用前种子。 我有一种感觉，你可以得到很多的performance。 在内存中，读取操作肯定比InnoDB和MyISAM更快。
我会说尝试一些不同的方法，然后用ApacheBench重载search，看看什么在压力下最快地屈服。