Tag Table:{tag_id, tag_name} #标签表

News Table:{news_id, title,......} #新闻表

NewsTags Table:{tag_id, news_id} #新闻的标签关系表

解释：

一条新闻，有多个tag标签，例如：

新闻a{Tag1,Tag2, Tag3, Tag4}

新闻b{Tag1,Tag6, Tag7, Tag8}

新闻c{Tag8,Tag9, Tag10, Tag1}

新闻...{Tag..., .....}

搜索出 同时有Tag1,Tag8两个标签的记录。

在MySQL中经过优化后的SQL：

SELECT News.titleFROM( SELECT news_id FROM ( SELECT tag_id FROM Tag WHERE tag_name IN('Tag1', 'Tag8') )B LEFT JOIN NewsTags C (B.tag_id = C.tag_id) GROUP BY news_id HAVING COUNT(0)=2)A LEFTJOIN News B ON(A.news_id = B.news_id)

此为3重嵌套SQL，可最大限度的快速缩小记录集，以最节省内存的方式得到结果集。

1、最内层取出需要比对的tag_id

2、第二层通过Left join联接，找出同时拥有这些tag_id的news_id记录；本处理的重点是对news_id做Group by然后在Having中统计出数量为2的news_id（即：同时存在这两个tag的记录）

3、最外层根据news_id（这个已经是最终的最小记录集），与News表Left Join求出新闻记录的内容

至此可得到 同时符合 多个Tag名称 的记录集的模板，根据查找的tag数量不同，需在最内层的IN()，与第二层的Having做参数修改就可实现对任意数量的Tag交集求解。

此算法并非最优，但是如果想通过模板方式的一条SQL来实现，基本上这个算是最优的算法（本人愚见哈）。

这个算法的缺点是，如果每个tag对应的记录集数量巨大，且给了很多个Tag求交集，那么第二层的LeftJoin运算会消耗大量的内存空间（因为需要对每个tag_id生成一个news_id的集合，实际上会先得到一个笛卡尔集，然后对这个集合做group，再count）。

如果想把效率与搜索内存资源消耗做极致大致，可做如下修改，思路如下。

1、改造Tag表，增加一个被引用的数量字段，例如：Tag Table:{tag_id, tag_name, links} （其实可以把links看成一个人工索引）

2、维护这种Tag表比较麻烦，考虑到效率，一般会定时的对links字段做全表更新（对于频繁插入或删除记录的news表，可每天临晨，对全记录集的tag做被引用的次数统计并更新links字段）

3、构造动态多层嵌套的SQL语句（即根据tag的数量，生成N层嵌套查询）

实现原理（SQL语句就不写了）

1、根据给定的tag_name找出tag_id，并按对links大小，升序排列

2、首先选取第一个tag_id到NewsTags表求NewsTags.tag_id的交集（此为最小基本记录集）得到news_id，然后对此记录集重复执行这个步骤（逐步缩小记录集），完成所有tags的比对时就能在最小的范围内找出所有同时符合这些tag_id的记录集。

这个算法的核心就是第一次要得到最小的记录集（以最大限度的节省后续的比对次数），然后逐步将这个记录集变得更小，直到比对完成。