我有一个包含大约2000万行的CSV文件，我想在我的网络应用程序中使用它。数据是邮政/邮政编码到实际街道地址的映射，格式如下：
[zip_or_postal_code] [street_number] [street_name] [city] [state_or_province] [country]
我的目标是在200毫秒内保持我的查询（通过邮政编码搜索）。
我不确定这是否会有所作为，但我打算做以下事情：
state/province，country和city列移动到他们自己的表中，并引用我主表中的列，以避免不必要的膨胀。我可以做些什么来帮助查找速度？例如，Google的反向地理定位API会在300毫秒内返回一个包含HTTP开销的结果。他们是怎么做到的？
另外，我愿意使用其他数据库，但由于我已经在使用MySQL，所以最好。
修改：查询将始终通过邮政编码完成作为示例：给定zip 12345我需要返回街道＃（ s）/名称，城市，州和国家。街道＃（s）/名称将存储为单个字符串字段，但是，我的应用程序将负责解析它们。
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对于MySQL来说，2000万行并不是很多。只需索引邮政编码，它就会很快。方式快200ms以下。无需在表之间拆分。当结果集很大时，MySQL确实会变慢，但看起来你不会遇到这个问题。对于像你这样的基本查询，MySQL可以很好地处理数亿条记录。
您需要调整MySQL设置，以便使用更多内存。默认设置非常低。
MySQL确实支持空间索引。因此，您可以提取邮政编码的经度/纬度，并使用空间索引进行邻近搜索。看起来不像你在寻找那个。
如果你真的想要真的很快，那么就去你想到的路线，但是要使用memcache或redis。您可以使用zip /邮政编码作为查找键。您仍然需要一个基于持久磁盘的数据存储来加载数据。我不认为memcache / redis是必要的，但它是一种选择。