字典，词典这些网站的数据库关系是怎么设计的？如下

[python30]

先说情况在最后再提问题。

比如这个站： https://zidian.51240.com/

一开始是， 三个分类

拼音查字 部首查字 笔画数查字

然后分别点击进去后 是一类分类

然后再点进去 又是一类分类

然后再 点进 字典 进去后才是字的具体含义

点进 组词 进去后 是这个字的各种组词

按 拼音 部首 笔画数 查到字后

在字里面又有对应的词，而且这些词都带链接上的，点进去后又会有详情的词。

没什么经历。感觉这些对应关系太复杂了

如果想用 python 采一下，存在 mysql 里不知道怎么设置数据库对应的关系， 用 django 模型设计怎么实现或者最接近这些关系？

不知道有什么好的思路？

[raymanr]

我有点怀疑这些网站的后台会用关系型数据库进行实现

先说明我是个菜鸡, 但是如果让我做我觉得 redis 一类的键值数据库可能更适合

[also24]

如果让我来实现，我更倾向于直接生成这些静态页面。

[InkStone]

几万个条目，十个不到的属性，关系再复杂又怎么样……

[ClericPy]

看标题以为是前缀树, 进来发现我想少了...

[winnerczwx]

猜测……group by pinyin 或静态。不过像这种不会轻易变动的页面静态页面确实更合适

[bwangel]

不一定用 MySQL 。

这个可以用 ES 。

创建一个索引，里面的文档结构是

{
"character": "中",
"pinyin": "zhong",
"tone": 1
}

查找所有 “一声 zhong 的汉字”

GET /hanzi/hanzi/_search
{
"bool": {
"must": [
// 下面两句是伪代码
term tone == 1
term pinyin == "zhong"
]
}
}

[bwangel]

同样，词语也可以创建一个文档，然后用 ES 查询就好。

中国大陆的《汉语大词典》（共 13 册，单字 2.27 万，复词 37.5 万）

所有的汉字+词语的数量也不是很多，单节点的 ES 就可以很好地满足这个需求了。

[python30]

@bwangel Elasticsearch 是指的这个吗？