比 Elasticsearch 更快！ RediSearch + RedisJSON = 王炸！

Redis是開發中非常常用的記憶體資料儲存中介軟體，之前基本上用它來做記憶體儲存使用。最近發現Redis推出了很多增強模組，例如通過RedisJSON可以支援原生JSON物件的儲存，使用RediSearch可以作為搜尋引擎使用，並且支援中文搜尋！今天給大家帶來RediSearch+RedisJSON作為搜尋引擎的使用實踐，希望對大家有所幫助！

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RedisMod簡介

首先介紹下RedisMod這個東西，它是一系列Redis的增強模組。有了RedisMod的支援，Redis的功能將變得非常強大。目前RedisMod中包含了如下增強模組：

RediSearch：一個功能齊全的搜尋引擎；
RedisJSON：對JSON型別的原生支援；
RedisTimeSeries：時序資料庫支援；
RedisGraph：圖資料庫支援；
RedisBloom：概率性資料的原生支援；
RedisGears：可程式設計的資料處理；
RedisAI：機器學習的實時模型管理和部署。

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的映象；

docker pull redislabs/redismod:preview

在容器中執行RedisMod服務。

docker run -p 6379:6379 --name redismod \
-v /mydata/redismod/data:/data \
-d redislabs/redismod:preview

RedisJSON

有了RedisJSON模組，Redis就可以儲存原生JSON型別資料了，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，下面我們就來體驗下，這裡我們將使用[RedisInsight]() 來操作Redis。

首先通過JSON.SET命令向Redis中新增JSON型別鍵值對，幾個商品物件資料，由於JSON是樹形結構的，使用$符號代表往JSON的根節點中新增資料；

JSON.SET product:1 $ '{"id":1,"productSn":"7437788","name":"小米8","subTitle":"全面屏遊戲智慧手機 6GB+64GB 黑色 全網通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":"全網通版 3GB+32GB 香檳金 移動聯通電信4G手機 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 移動聯通電信4G手機","brandName":"蘋果","price":5499,"count":10}'

資料插入成功後，在RedisInsight中將看到如下資訊，JSON資料支援格式化高亮顯示；

接下來可以通過JSON.GET命令獲取JSON型別鍵值對的值；

JSON.GET product:1

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

JSON.GET product:1 .name .subTitle

還可以通過JSON.TYPE命令來獲取JSON物件型別。

JSON.TYPE product:1 .

RediSearch

通過RediSearch模組，Redis可以變成一個功能強大的全文搜尋引擎，並且原生支援中文搜尋，下面我們就來體驗下！

使用RediSearch來搜尋資料之前，我們得先建立下索引，建立索引的語法有點複雜，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，語法中的引數意義如下；
- index：索引名稱；
- data_type：建立索引的資料型別，目前支援JSON或者HASH兩種；
- PREFIX：通過它可以選擇需要建立索引的資料字首，比如PREFIX 1 "product:"表示為鍵中以product:為字首的資料建立索引；
- LANGUAGE：指定TEXT型別屬性的預設語言，使用chinese可以設定為中文；
- 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型別；
- SORTABLE：指定屬性可以進行排序。
看了語法可能不太好理解，直接對之前的商品資料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

建立完索引後，我們就可以使用FT.SEARCH對資料進行檢視了，比如使用*可以查詢全部；

FT.SEARCH productIdx *

由於我們設定了price欄位為SORTABLE，我們可以以price降序返回商品資訊；

FT.SEARCH productIdx * SORTBY price DESC

還可以指定返回的欄位；

FT.SEARCH productIdx * RETURN 3 name subTitle price

我們把brandName設定為了TAG型別，我們可以使用如下語句查詢品牌為小米或蘋果的商品；

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

由於price是NUMERIC型別，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]'

還可以通過字首進行模糊查詢，類似於SQL中的LIKE，使用*表示；

FT.SEARCH productIdx '@name:小米*'

在FT.SEARCH中直接指定搜尋關鍵詞，可以對所有TEXT型別的屬性進行全域性搜尋，支援中文搜尋，比如我們搜尋下包含黑色欄位的商品；

FT.SEARCH productIdx '黑色'

當然我們也可以指定搜尋的欄位，比如搜尋副標題中帶有紅色欄位的商品；

FT.SEARCH productIdx '@subTitle:紅色'

通過FT.DROPINDEX命令可以刪除索引，如果加入DD選項的話，會連資料一起刪除；

FT.DROPINDEX productIdx

通過FT.INFO命令可以檢視索引狀態；

FT.INFO productIdx

RediSearch的搜尋語法比較複雜，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官方曾公佈了RediSearch與Elasticsearch的效能對比測試，大家可以看下。

索引能力

對Wikipedia的560萬（5.3GB）文件進行索引，RediSearch耗時221s，Elasticsearch耗時349s，RediSearch快了58%！

查詢能力

資料建立索引後，使用32個客戶端對兩個單詞進行檢索，RediSearch的吞吐量達到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

經過這麼多年的發展，Redis的功能也越來越強大了，它已經不僅僅是個快取工具了，更像是一個資料庫了。RediSearch給了我們實現搜尋功能的另一個選擇，效能也非常不錯，大家如果做搜尋相關功能的話可以考慮下它！

如果你想了解更多Redis實戰技巧的話，可以試試這個帶全套教程的實戰專案（50K+Star）：https://github.com/macrozheng/mall