分词索引法
这种方式是我实践过后,结合上篇的前辈给的观点觉得唯一比较可行且符合redis特性的方式,不过最终效率上还是比不过内存。
详细的实现思路清看Redis作者博客(参考资料1),这里的例子还是基于UserName,英文,并且只针对词组做了长度为3的分词,其他场景请自行扩展。
首先基于AutoComplete的字母搜索,那么我们需要对所有的Name做一个分词,即:
abc => (a, ab, abc)
当输入a时,我们会直接获取集合a中的内容;当输入ab时,我们会直接获取集合ab中的内容。那么我们开始转换,首先我们需要对User表的姓名进行分词:
var redis = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost");var db = redis.GetDatabase();for (var i = 1; i < 4; i++) { var data = dbCon.Lookup<string, int>(string.Format(@"select words, id from ( select Row_number() over (partition by words order by name) as rn,id,words from ( select id, SUBSTRING(name, 1, {0}) as words, name from User ) as t ) t2 where rn <= {1} and words != '' and words is not null", i, 20)); data.ForEach((key, item) => { db.SetAdd("capqueen:Cache:user:" + key.ToLower(), item.Select<int, RedisValue>(j => j).ToArray()); }); }
第一步:采用SQL,分组排序筛选出每个分词的前20条数据,这里使用的是OrmLite的语法。
第二部:存入RedisSet,注意这里其实只是做了一个索引,并不保存具体的User内容
接着搜索的时候我们可以实现如下:
public List<User> SearchWords(string keywords) { var redis = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost"); var db = redis.GetDatabase(); var result = db.SetMembers("capqueen:Cache:user:" + keywords.ToLower()); var users = new List<User>(); if (result.Any()) { //转换成ids var ids = result.ToList().Select<RedisValue, RedisKey>(i => i.ToString()); //按照keys获取value ,事先已经存好了Usersvar values = db.StringGet(ids.ToArray()); //构造List Json以加速解析var portsJson = new StringBuilder("["); values.ToList().ForEach(item =>{ if (!string.IsNullOrWhiteSpace(item)) { portsJson.Append(item).Append(","); } }); portsJson.Append("]"); users = JsonConvert.DeserializeObject<List<User>>(portsJson.ToString()); } }
经过实际的测试,这样的写法比前面的Keys确实好了不少,但是性能还是差强人意的。
Scan搜索法
这种方法是我在查阅了Redis的文档之后,发现的,但是也就是试验一下,估计也不能用做生产环境大规模查询。
根据数据结构的不同,Scan分为了SCAN、HSCAN、SSCAN和ZSCAN。更详细的信息请参阅文档。我们这里采用了ZSCAN:
ZSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
这里cursor是搜索的迭代的一个游标,具体还没弄明白,pattern就是匹配规则 count就是记录条数
由于我使用的是StackExchange.Redis,它提供的zscan方法是:
IEnumerable SortedSetScan(RedisKey key, RedisValue pattern = null, int pageSize = 10, long cursor = 0, int pageOffset = 0, CommandFlags flags = CommandFlags.None);
public void CreateTerminalCache(List<User> users) { if (users == null) return; var db = ConnectionMultiplexer.GetDatabase(); var sourceData = new List<KeyValuePair<RedisKey, RedisValue>>(); //构造集合数据var list = users.Select(item =>{ var value = JsonConvert.SerializeObject(item); //构造原始数据sourceData.Add(new KeyValuePair<RedisKey, RedisValue>("capqueen:users:" + item.Id, value)); //构造数据 return new SortedSetEntry(item.Name, item.Id); }); //添加进有序集合,采用name - id db.SortedSetAdd("capqueen:users:index", list.ToArray()); //添加港口数据key-value db.StringSet(sourceData.ToArray(), When.Always, CommandFlags.None); }
然后搜索的时候如下:
public List<User> GetUserByWord(string words) { var db = ConnectionMultiplexer.GetDatabase(); //搜索var result = db.SortedSetScan("capqueen:users:index", words + "*", 10, 1, 30, CommandFlags.None).Take(30).ToList(); var users = new List<User>(); if (result.Any()) { //转换成ids var ids = result.ToList().Select<SortedSetEntry, RedisKey>(i => i.ToString()); //按照keys获取valuevar values = db.StringGet(ids.ToArray()); //构造List Json以加速解析var portsJson = new StringBuilder("["); values.ToList().ForEach(item =>{ if (!string.IsNullOrWhiteSpace(item)) { portsJson.Append(item).Append(","); } }); portsJson.Append("]"); users = JsonConvert.DeserializeObject<List<User>>(portsJson.ToString()); } return users; }
以上是Redis分词索引法怎么用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

REDISACTSASBOTHADATASTOREANDASERVICE.1)ASADATASTORE,ITUSESIN-MEMORYSTOOGATOFORFOFFASTESITION,支持VariousDatharptructuresLikeKey-valuepairsandsortedsetsetsetsetsetsetsets.2)asaservice,ItprovidespunctionslikeItionitionslikepunikeLikePublikePublikePlikePlikePlikeAndluikeAndluAascriptingiationsmpleplepleclexplectiations

Redis与其他数据库相比,具有以下独特优势:1)速度极快,读写操作通常在微秒级别;2)支持丰富的数据结构和操作;3)灵活的使用场景,如缓存、计数器和发布订阅。选择Redis还是其他数据库需根据具体需求和场景,Redis在高性能、低延迟应用中表现出色。

Redis在数据存储和管理中扮演着关键角色,通过其多种数据结构和持久化机制成为现代应用的核心。1)Redis支持字符串、列表、集合、有序集合和哈希表等数据结构,适用于缓存和复杂业务逻辑。2)通过RDB和AOF两种持久化方式,Redis确保数据的可靠存储和快速恢复。

Redis是一种NoSQL数据库,适用于大规模数据的高效存储和访问。1.Redis是开源的内存数据结构存储系统,支持多种数据结构。2.它提供极快的读写速度,适合缓存、会话管理等。3.Redis支持持久化,通过RDB和AOF方式确保数据安全。4.使用示例包括基本的键值对操作和高级的集合去重功能。5.常见错误包括连接问题、数据类型不匹配和内存溢出,需注意调试。6.性能优化建议包括选择合适的数据结构和设置内存淘汰策略。

Redis在现实世界中的应用包括:1.作为缓存系统加速数据库查询,2.存储Web应用的会话数据,3.实现实时排行榜,4.作为消息队列简化消息传递。Redis的多功能性和高性能使其在这些场景中大放异彩。

Redis脱颖而出是因为其高速、多功能性和丰富的数据结构。1)Redis支持字符串、列表、集合、散列和有序集合等数据结构。2)它通过内存存储数据,支持RDB和AOF持久化。3)从Redis6.0开始引入多线程处理I/O操作,提升了高并发场景下的性能。

RedisisclassifiedasaNoSQLdatabasebecauseitusesakey-valuedatamodelinsteadofthetraditionalrelationaldatabasemodel.Itoffersspeedandflexibility,makingitidealforreal-timeapplicationsandcaching,butitmaynotbesuitableforscenariosrequiringstrictdataintegrityo

Redis通过缓存数据、实现分布式锁和数据持久化来提升应用性能和可扩展性。1)缓存数据:使用Redis缓存频繁访问的数据,提高数据访问速度。2)分布式锁:利用Redis实现分布式锁,确保在分布式环境中操作的安全性。3)数据持久化:通过RDB和AOF机制保证数据安全性,防止数据丢失。


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