假设1000万条数据，每条数据4个特征值，每个特征值1 byte,共40 MB数据，可以全加载到内存里。
方法1:
按照4，3，2，1个特征值匹配依此排好序，依次从排好序的列表里二分法查询。 比如假设4个特征值都匹配， 排序结果：
AA AA AA AA : id list
AA AA AA AB : id list
AA AA AA AC : id list
…
假设只有三个特征值匹配，
AA AA AA None : id list
AA AA AB None : id list
AA AA AC None : id list
…
AA AA None AA : id list
AA AA None AB : id list
AA AA None AC : id list
…
类似的可以建立2个、1个匹配的排序列表。
方法2:
同上，但用哈希表，不用排序
方法3:
每个特征值单独排序，用二分查找法找出每个目标特征值最靠近的点。 四个点就连成了一个最佳匹配线，但线上可能没有完美匹配的数据。 在每个匹配点上下动一格，寻找次优解，不行就再动一格。
方法4:
机器学习， 训练一个神经网络模型预测。
方法 5:
算出每行数据与原点（0, 0, 0, 0) 的距离差， 目标与到原点的距离 约等于 最优解到原点的距离。 以此为依据缩小搜索范围。
方法6:
分布式计算，用一万台机器，每台机器比对一千条数据。
不论选择何种算法，都可以加一层cache， 遇到最近查过的数据，直接从cache里返回结果，不用读数据库。
【 在 BAIYUXIONG 的大作中提到: 】
: 需求是这样：
: 数据库中有数千万条数据，每条数据有4个特征值，外部任意输入4个特征值，如何快速找到匹配度最高的那一条。
: 如：
: ....................
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