大数据排行榜分区排序--erlang实现

db表：以玩家id为主键

-record(r_ranking_partition, {
    id = 0,       %% 玩家id
    section = 0,  %% 区id
    rank = 0,     %% 排名
    value = 0,    %% 值
    time = 0,     %% 时间
    info,         %% r_ranking_info
    extra = []
}).

分区ets表：

-record(r_rank_section, {
    section_id = 0,
    rank = []		%% 排行榜 仅有玩家id，按值排序
}).

进程字典区人数：key（区id）-value（该区的人数），根据区id进行排序

原理：

当有玩家更新时，将数据存放在cache列表，以玩家Id为主键，每隔一段时间执行刷新。刷新时，取旧的区id，根据value值计算新的区id，对两个区内的数据进行排序，并将排名和区间人数更新db表、分区表、区人数。

取排行榜时，根据范围取数据，假设取的是{3，50}排名范围的玩家，只要根据区人数进行计算，获得所在区，从分区表内获得玩家id以及排序，就能获取到玩家具体的排行榜信息。

%% 获取排行榜列表
get_rank_lst_detail(RankKey, StartN, EndN) ->
    RoleIds = get_rank_lst(RankKey, StartN, EndN),
    {_, Lst} = lists:foldl(
        fun(RoleId, {N, Acc}) ->
            Role = get_role(RankKey, RoleId),
            {N+1, [setelement(?RANK_CROSS_RANK, Role, N) | Acc]}
        end, {StartN, []}, RoleIds),
    Lst.
get_rank_lst(RankKey, StartN, EndN) when EndN>=StartN ->
    CountLst = get_count(RankKey),
    Len = EndN-StartN+1,
    Ets = get_ets(RankKey),
    get_rank_lst(CountLst, Ets, StartN, Len, []).

get_rank_lst(_, _Ets, _StartN, 0, Acc) ->
    Acc;
get_rank_lst([], _Ets, _StartN, _, Acc) ->
    Acc;
get_rank_lst([{SectionId, Count} | T], Ets, StartN, Len, Acc) ->
    if
        Count>=StartN ->
            RoleIds = get_section(Ets, SectionId),
            SubLst = lists:sublist(RoleIds, StartN, Len),
            get_rank_lst(T, Ets, 1, Len-length(SubLst), Acc++SubLst);
        true ->
            get_rank_lst(T, Ets, StartN-Count, Len, Acc)
    end.

优点：避免了对大量玩家的排序操作，当有数据更新时仅排序分片的数据。