我有一棵大的产品目录树，当前包含约3.6万个类别和约100万种产品（即叶子）。它的结构如下（最大深度为5）：

Cat1
|_Cat11
| |_Cat111
| | |_Cat1111
| | | |_Product1
| | | |_...
| | |_Cat1112
| | | |_Product1
| | | |_...
| | |_Cat1113
| | | |_Product1
| | | |_...
| |_Cat112
|   |_Cat1121
|   | |_Product1
|   | |_...
|   |_Cat1122
|   | |_Product1
|   | |_...
|   |_Cat1123
|     |_Product1
|     |_...
|_Cat12
| |_Cat121
| | |_Cat1211
| | |_Cat1212
| | |_Cat1213
| |_Cat122
|   |_Cat1221
|   |_Cat1222
|   |_Cat1223
|_...
Cat2
|...

在搜索此目录时（使用SQL Server
Freetext搜索），我很快就会得到一堆类别和产品。一些搜索会在很多产品上获得成功。我希望对结果进行汇总，并提供当前扩展的每个类别的总匹配数。像这样（2个不同级别的示例）：

**Ex1 (first level)**
Cat1(563)
|
Cat2(332)
|
Cat8(2)

**Ex2 (second level)**
Cat1
|_Cat12(102)
|_Cat14(201)
|_...

到目前为止，我已经尝试将所有父/子关系存储在Redis中（存储为集合）。然后，要获得汇总结果，我只需遍历产品（从搜索结果）到其父级，再到当前扩展的类别（或更确切地说是其直属子级），以查找要显示的类别并计算与其匹配的产品数搜索。如果我的搜索结果中有大约5000种产品，则大约需要20秒。漫长的路。

谁会是实现此目标的更好方法？一种方法是让每个类别上的所有100万个产品已经聚合，但这将需要3600万个密钥，并且可能需要大量RAM。我目前已经使用500Mb。