使用高斯Redis實現二級索引的方法

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一、背景

提起索引，第一印象就是數據庫的名詞，但是，高斯Redis也可以實現二級索引！！！高斯Redis中的二級索引一般利用zset來實現。高斯Redis相比開源Redis有著更高的穩定性、以及成本優勢，使用高斯Redis zset實現業務二級索引，可以獲得性能與成本的雙贏。

索引的本質就是利用有序結構來加速查詢，因而通過Zset結構高斯Redis可以輕松實現數值類型以及字符類型索引。

• 數值類型索引（zset按分數排序）：

• 字符類型索引（分數相同時zset按字典序排序）：

下面讓我們切入兩類經典業務場景，看看如何使用高斯Redis來構建穩定可靠的二級索引系統。

二、場景一：詞典補全

當在瀏覽器中鍵入查詢時，瀏覽器通常會按照可能性推薦相同前綴的搜索，這種場景可以用高斯Redis二級索引功能實現。

2.1 基本方案

最簡單的方法是將用戶的每個查詢添加到索引中。當需要進行用戶輸入補全推薦時，使用ZRANGEBYLEX執行范圍查詢即可。如果不希望返回太多條目，高斯Redis還支持使用LIMIT選項來減少結果數量。

• 將用戶搜索banana添加進索引：

ZADD myindex 0 banana:1

• 假設用戶在搜索表單中輸入“bit”，並且我們想提供可能以“bit”開頭的搜索關鍵字。

ZRANGEBYLEX myindex "[bit" "[bit\xff"

即使用ZRANGEBYLEX進行范圍查詢，查詢的區間為用戶現在輸入的字符串，以及相同的字符串加上一個尾隨字節255（\xff）。通過這種方式，我們可以獲得以用戶鍵入字符串為前綴的所有字符串。

2.2 與頻率相關的詞典補全

實際應用中通常希望按照出現頻率自動排序補全詞條，同時可以清除不再流行的詞條，並自動適應未來的輸入。我們依然可以使用高斯Redis的ZSet結構實現這一目標，隻是在索引結構中，不僅需要存儲搜索詞，還需要存儲與之關聯的頻率。

• 將用戶搜索banana添加進索引

• 判斷banana是否存在

ZRANGEBYLEX myindex "[banana:" + LIMIT 0 1

• 假設banana不存在，添加banana:1，其中1是頻率

ZADD myindex 0 banana:1

• 假設banana存在，需要遞增頻率

若ZRANGEBYLEX myindex "[banana:" + LIMIT 0 1 中返回的頻率為1

1）刪除舊條目：

ZREM myindex 0 banana:1

2）頻率加一重新加入：

ZADD myindex 0 banana:2

請註意，由於可能存在並發更新，因此應通過Lua腳本發送上述三個命令，用Lua script自動獲得舊計數並增加分數後重新添加條目。

• 假設用戶在搜索表單中輸入“banana”，並且我們想提供相似的搜索關鍵字。通過ZRANGEBYLEX獲得結果後按頻率排序。

ZRANGEBYLEX myindex "[banana:" + LIMIT 0 10
1) "banana:123"
2) "banaooo:1"
3) "banned user:49"
4) "banning:89"

• 使用流算法清除不常用輸入。從返回的條目中隨機選擇一個條目，將其分數減1，然後將其與新分數重新添加。但是，如果新分數為0，我們需從列表中刪除該條目。

• 若隨機挑選的條目頻率是1，如banaooo:1

ZREM myindex 0 banaooo:1

• 若隨機挑選的條目頻率大於1，如banana:123

ZREM myindex 0 banana:123
ZADD myindex 0 banana:122

從長遠來看，該索引會包含熱門搜索，如果熱門搜索隨時間變化，它還會自動適應。

三、場景二：多維索引

除瞭單一維度上的查詢，高斯Redis同樣支持在多維數據中的檢索。例如，檢索所有年齡在50至55歲之間，同時薪水在70000至85000之間的人。實現多維二級索引的關鍵是通過編碼將二維的數據轉化為一維數據，再基於高斯Redis zset存儲。

從可視化視角表示二維索引。下圖空間中有一些點，它們代表我們的數據樣本，其中x和y是兩個變量，其最大值均為400。圖片中的藍色框代表我們的查詢。我們希望查詢x介於50和100之間，y介於100和300之間的所有點。

3.1 數據編碼

若插入數據點為x = 75和y = 200

1）填充0（數據最大為400，故填充3位）

x = 075

y = 200

2）交織數字，以x表示最左邊的數字，以y表示最左邊的數字，依此類推，以便創建一個編碼

027050

若使用00和99替換最後兩位，即027000 to 027099，map回x和y，即：

x = 70-79

y = 200-209

因此，針對x=70-79和y = 200-209的二維查詢，可以通過編碼map成027000 to 027099的一維查詢，這可以通過高斯Redis的Zset結構輕松實現。

同理，我們可以針對後四/六/etc位數字進行相同操作，從而獲得更大范圍。

3）使用二進制

為獲得更細的粒度，可以將數據用二進制表示，這樣在替換數字時，每次會得到比原來大二倍的搜索范圍。假設我們每個變量僅需要9位（以表示最多400個值的數字），我們采用二進制形式的數字將是：

x = 75 -> 001001011

y = 200 -> 011001000

交織後，000111000011001010

讓我們看看在交錯表示中用0s ad 1s替換最後的2、4、6、8，…位時我們的范圍是什麼：

3.2 添加新元素

若插入數據點為x = 75和y = 200

x = 75和y = 200二進制交織編碼後為000111000011001010，

ZADD myindex 0 000111000011001010

3.3 查詢

查詢：x介於50和100之間，y介於100和300之間的所有點

從索引中替換N位會給我們邊長為2^(N/2)的搜索框。因此，我們要做的是檢查搜索框較小的尺寸，並檢查與該數字最接近的2的冪，並不斷切分剩餘空間，隨後用ZRANGEBYLEX進行搜索。

下面是示例代碼：

def spacequery(x0,y0,x1,y1,exp)
    bits=exp*2
    x_start = x0/(2**exp)
    x_end = x1/(2**exp)
    y_start = y0/(2**exp)
    y_end = y1/(2**exp)
    (x_start..x_end).each{|x|
        (y_start..y_end).each{|y|
            x_range_start = x*(2**exp)
            x_range_end = x_range_start | ((2**exp)-1)
            y_range_start = y*(2**exp)
            y_range_end = y_range_start | ((2**exp)-1)
            puts "#{x},#{y} x from #{x_range_start} to #{x_range_end}, y from #{y_range_start} to #{y_range_end}"
            # Turn it into interleaved form for ZRANGEBYLEX query.
            # We assume we need 9 bits for each integer, so the final
            # interleaved representation will be 18 bits.
            xbin = x_range_start.to_s(2).rjust(9,'0')
            ybin = y_range_start.to_s(2).rjust(9,'0')
            s = xbin.split("").zip(ybin.split("")).flatten.compact.join("")
            # Now that we have the start of the range, calculate the end
            # by replacing the specified number of bits from 0 to 1.
            e = s[0..-(bits+1)]+("1"*bits)
            puts "ZRANGEBYLEX myindex [#{s} [#{e}"
        }
    }
end
spacequery(50,100,100,300,6)

四、總結

本文介紹瞭如何通過高斯Redis搭建二級索引，二級索引在電商、圖（hexastore）、遊戲等領域具有廣泛的應用場景，高斯redis現網亦有很多類似應用。高斯Redis基於存算分離架構，依托分佈式存儲池確保數據強一致，可方便的支持二級索引功能，為企業客戶提供穩定可靠、超高並發，且能夠極速彈性擴容的核心數據存儲服務。

到此這篇關於使用高斯Redis實現二級索引的文章就介紹到這瞭,更多相關Redis二級索引內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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