数据库设计：在用户之间缓存相似兴趣或在每个查询中进行动态计算。

在数据库设计中，可以使用缓存来存储用户之间的相似兴趣数据，或者在每个查询中进行动态计算。以下是一些可能的解决方法，包括代码示例。

1. 使用缓存库： 可以使用像Redis这样的缓存库，将相似兴趣数据存储在内存中，以便快速检索。在用户之间共享缓存数据，可以通过使用用户ID作为缓存键来实现。

示例代码：

import redis

# 在用户之间共享的缓存连接
cache = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

# 存储相似兴趣数据到缓存
def store_similar_interests(user_id, interests):
    cache.set(user_id, interests)

# 从缓存获取相似兴趣数据
def get_similar_interests(user_id):
    return cache.get(user_id)

2. 使用数据库索引： 在数据库中创建适当的索引，以便在每个查询中进行动态计算相似兴趣。这可以通过使用类似于B-tree索引的数据结构来实现。

示例代码：

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_interests ON users (interests);

-- 查询相似兴趣数据
SELECT * FROM users WHERE interests LIKE '%similar_interest%';

3. 使用数据库视图： 创建一个数据库视图，该视图根据用户之间的相似兴趣计算结果动态生成。每次查询时，都可以直接从视图中获取相似兴趣数据。

示例代码：

-- 创建视图
CREATE VIEW similar_interests_view AS
SELECT user1, user2, COUNT(*) as common_interests
FROM interests
GROUP BY user1, user2;

-- 查询视图
SELECT * FROM similar_interests_view WHERE user1 = 'user1_id';

以上是一些解决方法，可以根据具体需求和数据库系统进行调整。