RediSearch加RedisJSON大于Elasticsearch的搜索存儲(chǔ)引擎
RedisMod簡(jiǎn)介
Redis是開(kāi)發(fā)中非常常用的內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中間件,之前基本上用它來(lái)做內(nèi)存存儲(chǔ)使用。最近發(fā)現(xiàn)Redis推出了很多增強(qiáng)模塊,例如通過(guò)RedisJSON可以支持原生JSON對(duì)象的存儲(chǔ),使用RediSearch可以作為搜索引擎使用,并且支持中文搜索!今天給大家?guī)?lái)RediSearch+RedisJSON作為搜索引擎的使用實(shí)踐,希望對(duì)大家有所幫助!
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首先介紹下RedisMod這個(gè)東西,它是一系列Redis的增強(qiáng)模塊。有了RedisMod的支持,Redis的功能將變得非常強(qiáng)大。目前RedisMod中包含了如下增強(qiáng)模塊:
- RediSearch:一個(gè)功能齊全的搜索引擎;
- RedisJSON:對(duì)JSON類型的原生支持;
- RedisTimeSeries:時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)支持;
- RedisGraph:圖數(shù)據(jù)庫(kù)支持;
- RedisBloom:概率性數(shù)據(jù)的原生支持;
- RedisGears:可編程的數(shù)據(jù)處理;
- RedisAI:機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)模型管理和部署。
安裝
首先我們需要安裝帶所有RedisMod的Redis,使用Docker來(lái)安裝非常方便的!
使用如下命令下載RedisMod的鏡像;
docker pull redislabs/redismod:preview
在容器中運(yùn)行RedisMod服務(wù)。
docker run -p 6379:6379 --name redismod \ -v /mydata/redismod/data:/data \ -d redislabs/redismod:preview
RedisJSON
有了RedisJSON模塊,Redis就可以存儲(chǔ)原生JSON類型數(shù)據(jù)了,通過(guò)它你可以很方便地訪問(wèn)JSON中的各個(gè)屬性,類似在MongoDB中那樣,下面我們就來(lái)體驗(yàn)下,這里我們將使用RedisInsight 來(lái)操作Redis。
首先通過(guò)JSON.SET
命令向Redis中添加JSON類型鍵值對(duì),幾個(gè)商品對(duì)象數(shù)據(jù),由于JSON是樹(shù)形結(jié)構(gòu)的,使用$
符號(hào)代表往JSON的根節(jié)點(diǎn)中添加數(shù)據(jù);
JSON.SET product:1 $ '{"id":1,"productSn":"7437788","name":"小米8","subTitle":"全面屏游戲智能手機(jī) 6GB+64GB 黑色 全網(wǎng)通4G 雙卡雙待","brandName":"小米","price":2699,"count":1}' JSON.SET product:2 $ '{"id":2,"productSn":"7437789","name":"紅米5A","subTitle":"全網(wǎng)通版 3GB+32GB 香檳金 移動(dòng)聯(lián)通電信4G手機(jī) 雙卡雙待","brandName":"小米","price":649,"count":5}' JSON.SET product:3 $ '{"id":3,"productSn":"7437799","name":"Apple iPhone 8 Plus","subTitle":"64GB 紅色特別版 移動(dòng)聯(lián)通電信4G手機(jī)","brandName":"蘋(píng)果","price":5499,"count":10}'
數(shù)據(jù)插入成功后,在RedisInsight中將看到如下信息,JSON數(shù)據(jù)支持格式化高亮顯示;
接下來(lái)可以通過(guò)JSON.GET
命令獲取JSON類型鍵值對(duì)的值;
JSON.GET product:1
也可以只獲取值的指定屬性,在RedisJSON中,獲取JSON對(duì)象中的屬性時(shí)需要以.
開(kāi)頭;
JSON.GET product:1 .name .subTitle
還可以通過(guò)JSON.TYPE
命令來(lái)獲取JSON對(duì)象類型。
JSON.TYPE product:1 .
RediSearch
通過(guò)RediSearch模塊,Redis可以變成一個(gè)功能強(qiáng)大的全文搜索引擎,并且原生支持中文搜索,下面我們就來(lái)體驗(yàn)下!
使用RediSearch來(lái)搜索數(shù)據(jù)之前,我們得先創(chuàng)建下索引,建立索引的語(yǔ)法有點(diǎn)復(fù)雜,我們先來(lái)看下;
FT.CREATE {index} [ON {data_type}] [PREFIX {count} {prefix} [{prefix} ..] [LANGUAGE {default_lang}] SCHEMA {identifier} [AS {attribute}] [TEXT | NUMERIC | GEO | TAG ] [CASESENSITIVE] [SORTABLE] [NOINDEX]] ...
使用FT.CREATE
命令可以建立索引,語(yǔ)法中的參數(shù)意義如下;
- index:索引名稱;
- data_type:建立索引的數(shù)據(jù)類型,目前支持JSON或者HASH兩種;
- PREFIX:通過(guò)它可以選擇需要建立索引的數(shù)據(jù)前綴,比如
PREFIX 1 "product:"
表示為鍵中以product:
為前綴的數(shù)據(jù)建立索引; - LANGUAGE:指定TEXT類型屬性的默認(rèn)語(yǔ)言,使用chinese可以設(shè)置為中文;
- identifier:指定屬性名稱;
- attribute:指定屬性別名;
- TEXT | NUMERIC | GEO | TAG:這些都是屬性可選的類型;
- SORTABLE:指定屬性可以進(jìn)行排序。
看了語(yǔ)法可能不太好理解,直接對(duì)之前的商品數(shù)據(jù)建立索引試試就懂了;
FT.CREATE productIdx ON JSON PREFIX 1 "product:" LANGUAGE chinese SCHEMA $.id AS id NUMERIC $.name AS name TEXT $.subTitle AS subTitle TEXT $.price AS price NUMERIC SORTABLE $.brandName AS brandName TAG
建立完索引后,我們就可以使用FT.SEARCH
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查看了,比如使用*
可以查詢?nèi)浚?/p>
FT.SEARCH productIdx *
由于我們?cè)O(shè)置了price
字段為SORTABLE
,我們可以以price
降序返回商品信息;
FT.SEARCH productIdx * SORTBY price DESC
還可以指定返回的字段;
FT.SEARCH productIdx * RETURN 3 name subTitle price
我們把brandName
設(shè)置為了TAG
類型,我們可以使用如下語(yǔ)句查詢品牌為小米
或蘋(píng)果
的商品;
FT.SEARCH productIdx '@brandName:{小米 | 蘋(píng)果}'
由于price
是NUMERIC
類型,我們可以使用如下語(yǔ)句查詢價(jià)格在500~1000
的商品;
FT.SEARCH productIdx '@price:[500 1000]'
還可以通過(guò)前綴進(jìn)行模糊查詢,類似于SQL中的LIKE
,使用*
表示;
FT.SEARCH productIdx '@name:小米*'
在FT.SEARCH
中直接指定搜索關(guān)鍵詞,可以對(duì)所有TEXT
類型的屬性進(jìn)行全局搜索,支持中文搜索,比如我們搜索下包含黑色
字段的商品;
FT.SEARCH productIdx '黑色'
當(dāng)然我們也可以指定搜索的字段,比如搜索副標(biāo)題中帶有紅色
字段的商品;
FT.SEARCH productIdx '@subTitle:紅色'
通過(guò)FT.DROPINDEX
命令可以刪除索引,如果加入DD
選項(xiàng)的話,會(huì)連數(shù)據(jù)一起刪除;
FT.DROPINDEX productIdx
通過(guò)FT.INFO
命令可以查看索引狀態(tài);
FT.INFO productIdx
RediSearch的搜索語(yǔ)法比較復(fù)雜,不過(guò)我們可以對(duì)比SQL來(lái)使用它,具體可以參考下表。
對(duì)比Elasticsearch
Redis官方曾公布了RediSearch與Elasticsearch的性能對(duì)比測(cè)試,大家可以看下。
索引能力
對(duì)Wikipedia的560萬(wàn)(5.3GB)文檔進(jìn)行索引,RediSearch耗時(shí)221s
,Elasticsearch耗時(shí)349s
,RediSearch快了58%
!
查詢能力
數(shù)據(jù)建立索引后,使用32個(gè)客戶端對(duì)兩個(gè)單詞進(jìn)行檢索,RediSearch的吞吐量達(dá)到12.5K ops/sec
,Elasticsearch的吞吐量為3.1K ops/sec
,RediSearch比Elasticsearch要快4倍
。同時(shí)RediSearch的延遲為8ms
,而Elasticsearch為10ms
,RediSearch延遲稍微低些!
總結(jié)
經(jīng)過(guò)這么多年的發(fā)展,Redis的功能也越來(lái)越強(qiáng)大了,它已經(jīng)不僅僅是個(gè)緩存工具了,更像是一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)了。RediSearch給了我們實(shí)現(xiàn)搜索功能的另一個(gè)選擇,性能也非常不錯(cuò),大家如果做搜索相關(guān)功能的話可以考慮下它!
參考資料
官方文檔:https://developer.redis.com/howtos/redisjson/
參考手冊(cè):https://redis.io/docs/stack/search/
性能測(cè)試:https://redis.com/blog/search-benchmarking-redisearch-vs-elasticsearch/
以上就是RediSearch加RedisJSON大于Elasticsearch的王炸的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于RediSearch RedisJSON的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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