从客户端改进Auto Suggest的方法

Question

我有一个搜索服务，后端有Apache Solr，客户端对Web服务进行AJAX调用，通过Solr获取数据并给我结果。我正在寻找比现在更快的方法。自动建议给出建议中的类别，总共1,20,000（文本值，即名称）

努力

1. 我创建了一个txt文件（在服务器上），在搜索时，它在javascript变量中获取整个类别，在其中我找到.indexOf（）来查找substr位置（用户输入），对索引进行排序并提供自动建议。
2. 我曾想过创建一个json文件并实现类似于我上面所做的事情。
3. 还制作了一个下拉列表，通过该下拉菜单在输入时自动过滤内容，但我读到很多，建议不要使用它。

制作的txt文件大小为2MB，我还需要照顾2G和其他低带宽互联网用户。我的主要目的不是在每次用户按键时反复点击数据库。

Answer 1

为了快速响应，我建议将索引缓存在内存中。索引1,20,000个类别可能不是很大。您也可以尝试Redis的autocomplete。这很容易实现，并且响应时间非常快。