RediSearch-Redis的高性能全文搜索

2024-08-21 15:20

本文主要是介绍RediSearch-Redis的高性能全文搜索,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

  • 什么是RediSearch
  • 能解决什么问题
  • 加入RediSearch模块有什么好处
  • 如何部署
  • 命令行如何使用
  • Redisson如何使用

什么是RediSearch

RediSearch是Redis Labs开发的一个模块,它为Redis添加了高性能的全文搜索功能。

能解决什么问题

RediSearch 的出现给 Redis 带来比较大热度。我们通常使用文档查询最为常见的就是 Elasticsearch,它的搜索开始的很早,风很大,企业实践也是如雨后春笋。

Redis 作为缓存介的霸主,已经开始不满足于局限的业务范畴,RediSearch的出现极大地扩展了Redis的功能边界,使其不仅仅是一个简单的键值存储系统,而是成为了一个可以用于多种应用场景的强大平台。

加入RediSearch模块有什么好处

1、增强搜索能力:
RediSearch使Redis具备了全文搜索的能力,这对于需要在大量文本数据中进行高效搜索的应用非常有用。它支持复杂的查询语法,例如布尔查询、短语匹配、模糊匹配等,这使得Redis成为一个更加强大的数据处理工具。

2、简化架构:
对于需要搜索功能的应用程序,使用RediSearch可以减少对额外搜索服务(如Elasticsearch或Solr)的依赖,从而简化整体架构并降低运维成本。

3、灵活性和扩展性:
RediSearch支持在Redis集群环境中使用,这意味着它可以随着数据量的增长而水平扩展。它还可以与其他Redis模块结合使用,比如RedisJSON,以提供更复杂的数据处理和搜索功能。

如何部署

部署的方式有很多,就是源代码编译、预编译文件、docker方式

非常快速的试用方式就是docker部署一个包含search功能的redis,生产环境就编译模块后加入。

  • Redis Stack 大礼包
$ docker run -p 6379:6379 redis/redis-stack-server:latest

redislabs/redisearch 的镜像已经过期,老版本和老demo中还有使用这个镜像,但是新更新不会再继续,需要下载 redis-stack 的docker镜像。

  • 连接客户端
ProjectLanguage
jedis⁠Java
redis-py⁠ Python
node-redis⁠ Node.js
nredisstack⁠ .NET
redis-om⁠ Python
lettusearch⁠ Java
spring-redisearch⁠ Java
redis-om-spring⁠ Java
redisearch-go⁠ Go
rueidis⁠ Go
Redis-om⁠JavaScript
Redis.OM⁠ .NET
redisearch-php⁠ PHP
php-redisearch⁠ PHP
redisearch-api-rs⁠Rust
redi_search_rails⁠ Ruby
redisearch-rb⁠ Ruby
redi_search⁠ Ruby

命令行如何使用

  • 创建索引
> FT.CREATE idx:movie ON hash PREFIX 1 "movie:" SCHEMA title TEXT SORTABLE release_year NUMERIC SORTABLE rating NUMERIC SORTABLE genre TAG SORTABLEOK
  • 查看索引
> FT.INFO idx:movie1) index_name2) idx:movie
... 
46) 1) global_idle2) (integer) 0
...
  • 修改索引
> HSET "movie:11005" title "Star Wars: Episode VI - Return of the Jedi"  plot "The Rebels destroy the Empire's Death Star." release_year 1983 genre "Action" rating 8.3 votes 906260 (integer) 6
  • 删除索引
> EXPIRE "movie:11002" 15(integer) 1
  • 查询索引(多种迷糊搜索的方式)
> FT.SEARCH idx:movie "war" RETURN 3 title release_year rating1) (integer) 1
2) "movie:11002"
3) 1) "title"1) "Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back"2) "release_year"3) "1980"4) "rating"5) "8.7"> FT.SEARCH idx:movie "@title:war" RETURN 3 title release_year rating> FT.SEARCH idx:movie "emp*" RETURN 3 title release_year rating> FT.SEARCH idx:movie "%gdfather%" RETURN 3 title release_year rating> FT.SEARCH idx:movie "war |  %gdfather% " RETURN 3 title release_year rating> FT.SEARCH idx:movie "@genre:{Drama}" RETURN 3 title release_year rating1) (integer) 1
2) "movie:11003"
3) 1) "title"2) "The Godfather"3) "release_year"4) "1972"5) "rating"6) "9.2"

所有的指令参考官方文档

Redisson 中如何使用

构建client

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://" + address);
RedissonClient client = Redisson.create(config);

构建查询内容,并根据文本内容搜索,并获取结果

RMap<String, SimpleObject> m = client.getMap("doc:1", new CompositeCodec(StringCodec.INSTANCE, client.getConfig().getCodec()));
m.put("v1", new SimpleObject("name1"));
m.put("v2", new SimpleObject("name2"));
RMap<String, SimpleObject> m2 = client.getMap("doc:2", new CompositeCodec(StringCodec.INSTANCE, client.getConfig().getCodec()));
m2.put("v1", new SimpleObject("name3"));m2.put("v2", new SimpleObject("name4"));RSearch s = client.getSearch();
s.createIndex("idx", IndexOptions.defaults().on(IndexType.HASH).prefix(Arrays.asList("doc:")),FieldIndex.text("v1"),FieldIndex.text("v2"));SearchResult r1 = s.search("idx", "*", QueryOptions.defaults().returnAttributes(new ReturnAttribute("v1"), new ReturnAttribute("v2")));SearchResult r2 = s.search("idx", "*", QueryOptions.defaults().filters(QueryFilter.geo("field").from(1, 1).radius(10, GeoUnit.FEET)));

删除索引

s.dropIndex("idx");

修改配置

Map<String, String> cfg = s.getConfig("TIMEOUT");
s.setConfig("TIMEOUT", "42");

Redisson官方也给到一些样例: 包括普通查询、对象查询、索引查询和语法校验

  • 完整官方说明文档

The end

虽然这个组件目前迭代更新是很快,但是在国内实践并不算多,毕竟Elasticsearch的选型,多年已经在人们的内心根深蒂固,如果不是RediSearch足够好或者外部动力催生,还是比较难铺开市场的。

此外,企业对于选型Elasticsearch 也不是单纯只做一个搜索,还结合日志、技术栈、数据库等多方面的考虑。

希望这个组件能够继续持续迸发活力,我们也有一天能选型用上这样的功能。

这篇关于RediSearch-Redis的高性能全文搜索的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1093540

相关文章

Redis 的 SUBSCRIBE命令详解

《Redis的SUBSCRIBE命令详解》Redis的SUBSCRIBE命令用于订阅一个或多个频道,以便接收发送到这些频道的消息,本文给大家介绍Redis的SUBSCRIBE命令,感兴趣的朋友跟随... 目录基本语法工作原理示例消息格式相关命令python 示例Redis 的 SUBSCRIBE 命令用于订

Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案

《Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案》在日常办公中,我们经常需要将CSV格式的数据转换为Excel文件,本文将介绍一个基于Python的高性能解决方案,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一... 目录一、场景需求二、技术方案三、核心代码四、批量处理方案五、性能优化六、使用示例完整代码七、小结一、

sky-take-out项目中Redis的使用示例详解

《sky-take-out项目中Redis的使用示例详解》SpringCache是Spring的缓存抽象层,通过注解简化缓存管理,支持Redis等提供者,适用于方法结果缓存、更新和删除操作,但无法实现... 目录Spring Cache主要特性核心注解1.@Cacheable2.@CachePut3.@Ca

Redis实现高效内存管理的示例代码

《Redis实现高效内存管理的示例代码》Redis内存管理是其核心功能之一,为了高效地利用内存,Redis采用了多种技术和策略,如优化的数据结构、内存分配策略、内存回收、数据压缩等,下面就来详细的介绍... 目录1. 内存分配策略jemalloc 的使用2. 数据压缩和编码ziplist示例代码3. 优化的

redis-sentinel基础概念及部署流程

《redis-sentinel基础概念及部署流程》RedisSentinel是Redis的高可用解决方案,通过监控主从节点、自动故障转移、通知机制及配置提供,实现集群故障恢复与服务持续可用,核心组件包... 目录一. 引言二. 核心功能三. 核心组件四. 故障转移流程五. 服务部署六. sentinel部署

C# LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案

《C#LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案》LiteDB作为.NET生态下的轻量级嵌入式NoSQL数据库,一直是时间序列处理的优选方案,本文将为大家大家简单介绍一下LiteDB处理时间序列数... 目录为什么选择LiteDB处理时间序列数据第一章:LiteDB时间序列数据模型设计1.1 核心设计原则

基于Redis自动过期的流处理暂停机制

《基于Redis自动过期的流处理暂停机制》基于Redis自动过期的流处理暂停机制是一种高效、可靠且易于实现的解决方案,防止延时过大的数据影响实时处理自动恢复处理,以避免积压的数据影响实时性,下面就来详... 目录核心思路代码实现1. 初始化Redis连接和键前缀2. 接收数据时检查暂停状态3. 检测到延时过

Redis实现分布式锁全过程

《Redis实现分布式锁全过程》文章介绍Redis实现分布式锁的方法,包括使用SETNX和EXPIRE命令确保互斥性与防死锁,Redisson客户端提供的便捷接口,以及Redlock算法通过多节点共识... 目录Redis实现分布式锁1. 分布式锁的基本原理2. 使用 Redis 实现分布式锁2.1 获取锁

Redis中哨兵机制和集群的区别及说明

《Redis中哨兵机制和集群的区别及说明》Redis哨兵通过主从复制实现高可用,适用于中小规模数据;集群采用分布式分片,支持动态扩展,适合大规模数据,哨兵管理简单但扩展性弱,集群性能更强但架构复杂,根... 目录一、架构设计与节点角色1. 哨兵机制(Sentinel)2. 集群(Cluster)二、数据分片

redis数据结构之String详解

《redis数据结构之String详解》Redis以String为基础类型,因C字符串效率低、非二进制安全等问题,采用SDS动态字符串实现高效存储,通过RedisObject封装,支持多种编码方式(如... 目录一、为什么Redis选String作为基础类型?二、SDS底层数据结构三、RedisObject