比 Elasticsearch 更快, RediSearch + RedisJSON = 王炸~
Redis是开发中非常常用的内存数据存储中间件,之前基本上用它来做内存存储使用。最近发现Redis推出了很多增强模块,例如通过RedisJSON可以支持原生JSON对象的存储,使用RediSearch可以作为搜索引擎使用,并且支持中文搜索!今天给大家带来RediSearch+RedisJSON作为搜索引擎的使用实践,希望对大家有所帮助!
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RedisMod简介
首先介绍下RedisMod这个东西,它是一系列Redis的增强模块。有了RedisMod的支持,Redis的功能将变得非常强大。目前RedisMod中包含了如下增强模块:
- RediSearch:一个功能齐全的搜索引擎;
- RedisJSON:对JSON类型的原生支持;
- RedisTimeSeries:时序数据库支持;
- RedisGraph:图数据库支持;
- RedisBloom:概率性数据的原生支持;
- RedisGears:可编程的数据处理;
- RedisAI:机器学习的实时模型管理和部署。
安装
首先我们需要安装带所有RedisMod的Redis,使用Docker来安装非常方便的!
- 使用如下命令下载RedisMod的镜像;
docker pull redislabs/redismod:preview
- 在容器中运行RedisMod服务。
docker run -p 6379:6379 --name redismod \
-v /mydata/redismod/data:/data \
-d redislabs/redismod:preview
RedisJSON
有了RedisJSON模块,Redis就可以存储原生JSON类型数据了,通过它你可以很方便地访问JSON中的各个属性,类似在MongoDB中那样,下面我们就来体验下,这里我们将使用RedisInsight 来操作Redis。
- 首先通过
JSON.SET
命令向Redis中添加JSON类型键值对,几个商品对象数据,由于JSON是树形结构的,使用$
符号代表往JSON的根节点中添加数据;
JSON.SET product:1 $ '{"id":1,"productSn":"7437788","name":"小米8","subTitle":"全面屏游戏智能手机 6GB+64GB 黑色 全网通4G 双卡双待","brandName":"小米","price":2699,"count":1}'
JSON.SET product:2 $ '{"id":2,"productSn":"7437789","name":"红米5A","subTitle":"全网通版 3GB+32GB 香槟金 移动联通电信4G手机 双卡双待","brandName":"小米","price":649,"count":5}'
JSON.SET product:3 $ '{"id":3,"productSn":"7437799","name":"Apple iPhone 8 Plus","subTitle":"64GB 红色特别版 移动联通电信4G手机","brandName":"苹果","price":5499,"count":10}'
- 数据插入成功后,在RedisInsight中将看到如下信息,JSON数据支持格式化高亮显示;
- 接下来可以通过
JSON.GET
命令获取JSON类型键值对的值;
JSON.GET product:1
- 也可以只获取值的指定属性,在RedisJSON中,获取JSON对象中的属性时需要以
.
开头;
JSON.GET product:1 .name .subTitle
- 还可以通过
JSON.TYPE
命令来获取JSON对象类型。
JSON.TYPE product:1 .
RediSearch
通过RediSearch模块,Redis可以变成一个功能强大的全文搜索引擎,并且原生支持中文搜索,下面我们就来体验下!
- 使用RediSearch来搜索数据之前,我们得先创建下索引,建立索引的语法有点复杂,我们先来看下;
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,语法中的参数意义如下;- index:索引名称;
- data_type:建立索引的数据类型,目前支持JSON或者HASH两种;
- PREFIX:通过它可以选择需要建立索引的数据前缀,比如
PREFIX 1 "product:"
表示为键中以product:
为前缀的数据建立索引; - LANGUAGE:指定TEXT类型属性的默认语言,使用chinese可以设置为中文;
- identifier:指定属性名称;
- attribute:指定属性别名;
- TEXT | NUMERIC | GEO | TAG:这些都是属性可选的类型;
- SORTABLE:指定属性可以进行排序。
看了语法可能不太好理解,直接对之前的商品数据建立索引试试就懂了;
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,我们就可以使用
FT.SEARCH
对数据进行查看了,比如使用*
可以查询全部;
FT.SEARCH productIdx *
- 由于我们设置了
price
字段为SORTABLE
,我们可以以price
降序返回商品信息;
FT.SEARCH productIdx * SORTBY price DESC
- 还可以指定返回的字段;
FT.SEARCH productIdx * RETURN 3 name subTitle price
- 我们把
brandName
设置为了TAG
类型,我们可以使用如下语句查询品牌为小米
或苹果
的商品;
FT.SEARCH productIdx '@brandName:{小米 | 苹果}'
- 由于
price
是NUMERIC
类型,我们可以使用如下语句查询价格在500~1000
的商品;
FT.SEARCH productIdx '@price:[500 1000]'
- 还可以通过前缀进行模糊查询,类似于SQL中的
LIKE
,使用*
表示;
FT.SEARCH productIdx '@name:小米*'
- 在
FT.SEARCH
中直接指定搜索关键词,可以对所有TEXT
类型的属性进行全局搜索,支持中文搜索,比如我们搜索下包含黑色
字段的商品;
FT.SEARCH productIdx '黑色'
- 当然我们也可以指定搜索的字段,比如搜索副标题中带有
红色
字段的商品;
FT.SEARCH productIdx '@subTitle:红色'
- 通过
FT.DROPINDEX
命令可以删除索引,如果加入DD
选项的话,会连数据一起删除;
FT.DROPINDEX productIdx
- 通过
FT.INFO
命令可以查看索引状态;
FT.INFO productIdx
- RediSearch的搜索语法比较复杂,不过我们可以对比SQL来使用它,具体可以参考下表。
对比Elasticsearch
Redis官方曾公布了RediSearch与Elasticsearch的性能对比测试,大家可以看下。
索引能力
对Wikipedia的560万(5.3GB)文档进行索引,RediSearch耗时221s
,Elasticsearch耗时349s
,RediSearch快了58%
!
查询能力
数据建立索引后,使用32个客户端对两个单词进行检索,RediSearch的吞吐量达到12.5K ops/sec
,Elasticsearch的吞吐量为3.1K ops/sec
,RediSearch比Elasticsearch要快4倍
。同时RediSearch的延迟为8ms
,而Elasticsearch为10ms
,RediSearch延迟稍微低些!
总结
经过这么多年的发展,Redis的功能也越来越强大了,它已经不仅仅是个缓存工具了,更像是一个数据库了。RediSearch给了我们实现搜索功能的另一个选择,性能也非常不错,大家如果做搜索相关功能的话可以考虑下它!
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参考资料
- 官方文档:https://developer.redis.com/howtos/redisjson/
- 参考手册:https://oss.redis.com/redisearch/
- 性能测试:https://redis.com/blog/search-benchmarking-redisearch-vs-elasticsearch/
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