答案 0 :(得分：2)
对于数据库，Facebook因其速度和可靠性而使用MySQL。 MySQL主要用作键值存储，因为数据随机分布在大量逻辑实例中。这些逻辑实例分布在物理节点上，负载平衡在物理节点级别完成。 就定制而言，Facebook开发了一种自定义分区方案，其中为所有数据分配了全局ID。它们还具有自定义归档方案，该方案基于每个用户的频率和最新数据。大多数数据是随机分布的。
对于像收件箱这样的某些部分，它使用“最终一致”的NoSQL数据库，当您查询它们的集群时，您会得到“当时的最佳答案”，而不一定是正确的。
从问题的某些部分来看，您似乎正在尝试采用适用于社交媒体的实践并更广泛地应用它们。最终，一致性将不适用于会计或贸易或医学或研究。如果它是阿姨Fannie的最新照片，那么没有人会关心FB页面是否显示最近的那个，一直都是。你愿意为这种平庸牺牲那种准确性。
将每个第3个普通形式的商业应用转变为关键值对，因为FB做到了，不是我愿意登上的火车。
答案 1 :(得分：1)
问题有点模糊，我们只能推测Facebook的作用。
但我们可以讨论一下典型的Solr驱动搜索是如何工作的，这是一个更具体的主题。是的，在将数据加载到Solr索引中时， 要对数据进行非规范化（here are some good tips on Solr schema design）。可以使用Data Import Handler或自定义ETL过程完成此ETL过程。数据源可以是任何东西，而不仅仅是关系数据库。如何设计架构在很大程度上取决于您将要执行的搜索类型。
完全非规范化（Solr确实有一个扁平模式）意味着没有连接，因此它具有相当的可扩展性（参见Solr shards和replication）。
您的其他问题是搜索结果的相关性。在这里，Solr 非常可调（请参阅Relevancy Cookbook，FAQ）。是的，这几乎是一种艺术，因为每个应用程序都有不同的相关性概念，因此需要进行不同的调整。然而，对于开箱即用的Solr实例而言，默认的相关性通常是可以接受的（对于Solr和Lucene开发人员来说，这是赞誉）。