Cấu trúc dữ liệu cho phép tra cứu dựa trên thẻ hiệu quả

Tôi đang tìm kiếm một cấu trúc dữ liệu hiệu quả cao để lưu trữ dữ liệu tương tự như sau.

Thẻ Id Order1 Order2 
--------------------------
1 1,2 1 1
2 2,5 2 3
3 1,7 4 7
4 6 3 0

Tôi cần phải có khả năng truy vấn cấu trúc này theo một cách như vậy mà nó sẽ cung cấp cho tôi một danh sách của tất cả các id chứa một biểu hiện của thẻ - hỗ trợ ANDvà ORvà NOThoạt động. Ví dụ. ((1 hoặc 2) chứ không phải 7)

Tôi cũng cần có khả năng chỉ định thứ tự kết quả (Order1 hoặc Order2) và có thể chỉ định các hàng tối đa được trả về với phần bù tùy chọn. Hiệu suất cho việc tìm nạp 30-100 kết quả đầu tiên là chìa khóa.

Cuối cùng, tôi cần một cách rẻ tiền để tra cứu "quan hệ thẻ", ví dụ tôi muốn biết thẻ nào "liên quan" đến thẻ (1 HOẶC 2) và ở tần số nào. Có nghĩa là các thẻ xuất hiện trong cùng một bộ là 1 HOẶC 2 ... được sắp xếp theo tần suất.

Bất kỳ ý tưởng về cấu trúc dữ liệu (hoặc bộ cấu trúc) nào sẽ có hiệu quả cao cho loại công việc này?

(Tôi muốn sử dụng điều này như một bằng chứng về khái niệm để thiết kế lại các trang được gắn thẻ của gia đình SE của các trang web)

Đây không phải là một câu trả lời chính xác về cấu trúc dữ liệu hiệu quả, mà là một sự giải thích về các ý kiến ​​của @bbejot và @Kaveh đưa ra một lập luận vẫy tay về lý do tại sao đưa ra câu hỏi hiện tại chúng ta không nên mong đợi điều gì đó tốt hơn nhiều so với tìm kiếm toàn bộ cơ sở dữ liệu. Lập luận dựa trên việc giảm SAT, giả thuyết thời gian theo cấp số nhân và rất nhiều vẫy tay.

$n$$x$$|x| = n$$x_j = 1$$j$$x_j = 0$$1$$2^n$$k$$k$$AND$$OR$$NOT$$n$$2^n$

Chúng tôi không nên mong đợi tìm kiếm hiệu quả trong thời lượng của truy vấn (bằng cách giảm xuống SAT). Chúng ta cũng không nên mong đợi tốt hơn nhiều so với việc xem xét tất cả các mục trong cơ sở dữ liệu theo giả thuyết thời gian theo cấp số nhân.

$n$$1$

Đây là một câu trả lời khá đơn giản, nhưng tôi nghĩ hiệu quả:

Map Tag ([Id],[Id])$O(log (n))$

Map Id (Set Tag)Id$O(n * log (m))$