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RediSearch加RedisJSON大于Elasticsearch的搜索存儲引擎

發(fā)布日期:2022-07-15 19:33 | 文章來源:腳本之家

RedisMod簡介

Redis是開發(fā)中非常常用的內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲中間件,之前基本上用它來做內(nèi)存存儲使用。最近發(fā)現(xiàn)Redis推出了很多增強(qiáng)模塊,例如通過RedisJSON可以支持原生JSON對象的存儲,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)鞷ediSearch+RedisJSON作為搜索引擎的使用實(shí)踐,希望對大家有所幫助!

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首先介紹下RedisMod這個東西,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:一個功能齊全的搜索引擎;
  • RedisJSON:對JSON類型的原生支持;
  • RedisTimeSeries:時序數(shù)據(jù)庫支持;
  • RedisGraph:圖數(shù)據(jù)庫支持;
  • 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就可以存儲原生JSON類型數(shù)據(jù)了,通過它你可以很方便地訪問JSON中的各個屬性,類似在MongoDB中那樣,下面我們就來體驗(yàn)下,這里我們將使用RedisInsight 來操作Redis。

首先通過JSON.SET命令向Redis中添加JSON類型鍵值對,幾個商品對象數(shù)據(jù),由于JSON是樹形結(jié)構(gòu)的,使用$符號代表往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,"cou

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;

接下來可以通過JSON.GET命令獲取JSON類型鍵值對的值;

JSON.GET product:1

也可以只獲取值的指定屬性,在RedisJSON中,獲取JSON對象中的屬性時需要以.開頭;

JSON.GET product:1 .name .subTitle

還可以通過JSON.TYPE命令來獲取JSON對象類型。

JSON.TYPE product:1 .

RediSearch

通過RediSearch模塊,Redis可以變成一個功能強(qiáng)大的全文搜索引擎,并且原生支持中文搜索,下面我們就來體驗(yàn)下!

使用RediSearch來搜索數(shù)據(jù)之前,我們得先創(chuàng)建下索引,建立索引的語法有點(diǎn)復(fù)雜,我們先來看下;

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。

看了語法可能不太好理解,直接對之前的商品數(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 *

由于我們設(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句查詢品牌為小米蘋果的商品;

FT.SEARCH productIdx '@brandName:{小米 | 蘋果}'

由于priceNUMERIC類型,我們可以使用如下語句查詢價格在500~1000的商品;

FT.SEARCH productIdx '@price:[500 1000]'

還可以通過前綴進(jìn)行模糊查詢,類似于SQL中的LIKE,使用*表示;

FT.SEARCH productIdx '@name:小米*'

FT.SEARCH中直接指定搜索關(guān)鍵詞,可以對所有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FT.DROPINDEX命令可以刪除索引,如果加入DD選項(xiàng)的話,會連數(shù)據(jù)一起刪除;

FT.DROPINDEX productIdx

通過FT.INFO命令可以查看索引狀態(tài);

FT.INFO productIdx

RediSearch的搜索語法比較復(fù)雜,不過我們可以對比SQL來使用它,具體可以參考下表。

對比Elasticsearch

Redis官方曾公布了RediSearch與Elasticsearch的性能對比測試,大家可以看下。

索引能力

對Wikipedia的560萬(5.3GB)文檔進(jìn)行索引,RediSearch耗時221s,Elasticsearch耗時349s,RediSearch快了58%

查詢能力

數(shù)據(jù)建立索引后,使用32個客戶端對兩個單詞進(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RediSearch的延遲為8ms,而Elasticsearch為10ms,RediSearch延遲稍微低些!

總結(jié)

經(jīng)過這么多年的發(fā)展,Redis的功能也越來越強(qiáng)大了,它已經(jīng)不僅僅是個緩存工具了,更像是一個數(shù)據(jù)庫了。RediSearch給了我們實(shí)現(xiàn)搜索功能的另一個選擇,性能也非常不錯,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:https://redis.io/docs/stack/search/

性能測試: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的資料請關(guān)注本站其它相關(guān)文章!

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