如何对百条/百万条答题数据进行排行榜排序？

数据插入到mysql的时候 插入redis bigmap bigmap资源可省了 然后根据bigmap的id去mysql直接查询

数量少，函数array_multisort()结合array_column()，排序完，取前十个

延申题，看使用场景，可以第一次可以使用简单yield，循环计算出符合排序的前二十个，并缓存，下一次产生新数据，只需要和这二十个比较，为什么是二十个，避免分数相同的情况要从源数据从新对比

简单回答，不保证对 :joy:

100w 条的数组？

用redis的string和list，手动维护一个有序的list

    $time = $redis->get('key:' . $grade)

    if ($time && $time < $new_time) {
        $redis->rPush('list:' . $grade, $id)
    } else {
        $redis->lPush('list:' . $grade, $id)
        // 记录更新当前分数时间
        $redis->set('key:' . $grade, $new_time)
    }

最后把100个list合并成一个list就好了。

mysql 排序后期肯定会慢，如果可以的话用MongoDB 简单排序应该也是支持的，查出id 在去mysql 查也是一种方案呢

laravel有个collect方法很好用 这个是并列排名的实现方法 可以参考一下

collect($data)
    ->groupBy('grade')
    ->sortKeysDesc(SORT_NUMERIC)
    ->values()
    ->each(function ($data, $key) {
        foreach ($data as $datum) {
            $datum['rank'] = $key + 1;
        }
    })
    ->toArray();

目的是得出前十的排行榜，不是去排序这一百万数据，所以创建一个前十的数组，然后遍历一百万数据，大于数组中的最小值就插入到数组中

我觉得可以使用类似插入排序的方式，比如只需要前10，那么超出第10的就放弃插入就可以。

没那么多想法，我想的就2种
1、根据排行榜时效性需求 用数据库查出来 更新缓存ttl 减少数据库查询
2、空间换时间，单独一张排行榜表，在插入的时候，判断排行值
条件1，排行表不满足10条 插入当前数据
条件2、排行榜表满足10条，插入的数据排行值是否大于最小值
不大于 放弃 大于 删除最少值 插入当前数据
独立的10条数据表，怎样操作都无所谓了吧

可以用小頂堆算法获取前10排序，然后再通过函数排序