Redis数据库常见的键值设计有哪些

　　用户登录系统

　　记录用户登录信息的一个系统，我们简化业务后只留下一张表。

　　关系型数据库的设计

　　mysql>select*fromlogin;

　　+---------+----------------+-------------+---------------------+

　　|user_id|name|login_times|last_login_time|

　　+---------+----------------+-------------+---------------------+

　　|1|kenthompson|5|2011-01-0100:00:00|

　　|2|dennisritchie|1|2011-02-0100:00:00|

　　|3|JoeArmstrong|2|2011-03-0100:00:00|

　　+---------+----------------+-------------+---------------------+

　　user_id表的主键，name表示用户名，login_times表示该用户的登录次数，每次用户登录后，login_times会自增，而last_login_time更新为当前时间。

　　REDIS的设计

　　关系型数据转化为KV数据库，我的方法如下：

　　key表名：主键值：列名

　　value列值

　　一般使用冒号做分割符，这是不成文的规矩。比如在php-adminforredis系统里，就是默认以冒号分割，于是user:1user:2等key会分成一组。于是以上的关系数据转化成kv数据后记录如下：

　　Setlogin:1:login_times5

　　Setlogin:2:login_times1

　　Setlogin:3:login_times2

　　Setlogin:1:last_login_time2011-1-1

　　Setlogin:2:last_login_time2011-2-1

　　Setlogin:3:last_login_time2011-3-1

　　setlogin:1:name”kenthompson“

　　setlogin:2:name“dennisritchie”

　　setlogin:3:name”JoeArmstrong“

如果已知主键，可以使用get和set方法获取或修改用户的姓名、登录次数和最后登录时间。

　　一般用户是无法知道自己的id的，只知道自己的用户名，所以还必须有一个从name到id的映射关系，这里的设计与上面的有所不同。

　　set"login:kenthompson:id"1

　　set"login:dennisritchie:id"2

　　set"login:JoeArmstrong:id"3

　　这样每次用户登录的时候业务逻辑如下(python版)，r是redis对象，name是已经获知的用户名。

　　#获得用户的id

　　uid=r.get("login:%s:id"%name)

　　#自增用户的登录次数

The following is a possible rephrased sentence: ret = r.incr("login:%s:login_times" % uid)

　　#更新该用户的最后登录时间

　　ret=r.set("login:%s:last_login_time"%uid,datetime.datetime.now())

　　如果需求仅仅是已知id，更新或者获取某个用户的最后登录时间，登录次数，关系型和kv数据库无啥区别。一个通过btreepk，一个通过hash，效果都很好。

　　假设有如下需求，查找最近登录的N个用户。开发人员看看，还是比较简单的，一个sql搞定。

请执行从“login”表中选择所有列，按“last_login_time”列进行降序排序，并限制结果集大小为N

　　DBA了解需求后，考虑到以后表如果比较大，所以在last_login_time上建个索引。通过从索引的最右侧开始访问N条记录，然后进行N次回表操作，执行计划产生了显著的效果。

　　有哪些常见Redis数据库键值的设计

　　过了两天，又来一个需求，需要知道登录次数最多的人是谁。同样的关系型如何处理?DEV说简单

　　select*fromloginorderbylogin_timesdesclimitN

　　DBA一看，又要在login_time上建立一个索引。有没有觉得有点问题呢，表上每个字段上都有素引。

问题源头在于关系型数据库的数据存储不够灵活，数据只能使用一种按行排列的堆表方式进行存储。统一的数据结构意味着你必须使用索引来改变sql的访问路径来快速访问某个列的，而访问路径的增加又意味着你必须使用统计信息来辅助，于是一大堆的问题就出现了。

　　没有索引，没有统计计划，没有执行计划，这就是kv数据库。

针对获取最新的N条数据的需求，在Redis中，链表的后进先出的特点非常适合。我们在上面的登录代码之后添加一段代码，维护一个登录的链表，控制他的长度，使得里面永远保存的是最近的N个登录用户。

　　#把当前登录人添加到链表里

　　ret=r.lpush("login:last_login_times",uid)

　　#保持链表只有N位

　　ret=redis.ltrim("login:last_login_times",0,N-1)

　　这样需要获得最新登录人的id，如下的代码即可

　　last_login_list=r.lrange("login:last_login_times",0,N-1)

　　另外，求登录次数最多的人，对于排序，积分榜这类需求，sortedset非常的适合，我们把用户和登录次数统一存储在一个sortedset里。

　　zaddlogin:login_times51

　　zaddlogin:login_times12

　　zaddlogin:login_times23

　　这样假如某个用户登录，额外维护一个sortedset，代码如此

　　#对该用户的登录次数自增1

　　ret=r.zincrby("login:login_times",1,uid)

　　那么如何获得登录次数最多的用户呢，逆序排列取的排名第N的用户即可

　　ret=r.zrevrange("login:login_times",0,N-1)

　　可以看出，DEV需要添加2行代码，而DBA不需要考虑索引什么的。

　　TAG系统

　　tag在互联网应用里尤其多见，如果以传统的关系型数据库来设计有点不伦不类。我们以查找书的例子来看看redis在这方面的优势。

　　关系型数据库的设计

　　两张表，一张book的明细，一张tag表，表示每本的tag，一本书存在多个tag。

　　mysql>select*frombook;

　　+------+-------------------------------+----------------+

　　|id|name|author|

　　+------+-------------------------------+----------------+

　　|1|TheRubyProgrammingLanguage|MarkPilgrim|

　　|1|Rubyonrail|DavidFlanagan|

　　|1|ProgrammingErlang|JoeArmstrong|

　　+------+-------------------------------+----------------+

　　mysql>select*fromtag;

　　+---------+---------+

　　|tagname|book_id|

　　+---------+---------+

　　|ruby|1|

　　|ruby|2|

　　|web|2|

　　|erlang|3|

　　+---------+---------+

　　假如有如此需求，查找即是ruby又是web方面的书籍，如果以关系型数据库会怎么处理?

　　selectb.name,b.authorfromtagt1,tagt2,bookb

　　wheret1.tagname='web'andt2.tagname='ruby'andt1.book_id=t2.book_idandb.id=t1.book_id

　　tag表自关联2次再与book关联，这个sql还是比较复杂的，如果要求即ruby，但不是web方面的书籍呢?

　　关系型数据其实并不太适合这些集合操作。

　　REDIS的设计

　　首先book的数据肯定要存储的，和上面一样。

　　setbook:1:name”TheRubyProgrammingLanguage”

　　Setbook:2:name”Rubyonrail”

　　Setbook:3:name”ProgrammingErlang”

　　setbook:1:author”MarkPilgrim”

　　Setbook:2:author”DavidFlanagan”

　　Setbook:3:author”JoeArmstrong”

　　tag表我们使用集合来存储数据，因为集合擅长求交集、并集

　　saddtag:ruby1

　　saddtag:ruby2

　　saddtag:web2

　　saddtag:erlang3

　　那么，即属于ruby又属于web的书?

　　inter_list=redis.sinter("tag.web","tag:ruby")

　　即属于ruby，但不属于web的书?

　　inter_list=redis.sdiff("tag.ruby","tag:web")

　　属于ruby和属于web的书的合集?

　　inter_list=redis.sunion("tag.ruby","tag:web")

　　简单到不行阿。

　　从以上2个例子可以看出在某些场景里，关系型数据库是不太适合的，你可能能够设计出满足需求的系统，但总是感觉的怪怪的，有种生搬硬套的感觉。

　　尤其登录系统这个例子，频繁的为业务建立索引。放在一个复杂的系统里，ddl(创建索引)有可能改变执行计划。由于业务复杂的老系统中的SQL千奇百怪，导致其他SQL使用不同的执行计划，因此这个问题难以预估。要求DBA对这个系统里所有的sql都了解，这点太难了。这个问题在oracle里尤其严重，每个DBA估计都碰到过。虽然现在有在线DDL方法，但对于像MySQL这样的系统来说，DDL仍然不太方便。碰到大表，DBA凌晨爬起来在业务低峰期操作，这事我没少干过。使用Redis来处理这种需求非常方便，只需要DBA预估容量即可。

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