换掉ES? Redis官方搜索引擎,效率大幅提升

关于RediSearch无法正常执行模糊匹配的解决方案 Redisearch进行全文搜素或模糊匹配时有时查询出的数据与我们的预期不符,这是真么原因照成的,有没有什么应对措施。 阅读详情

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  • 视频教程:https://doc.iocoder.cn

【国内首批】支持 JDK 21 + SpringBoot 3.2.2、JDK 8 + Spring Boot 2.7.18 双版本 

来源:网络


1、介绍

RediSearch是一个Redis模块,为Redis提供查询、二次索引和全文搜索。要使用RediSearch,首先要在Redis数据上声明索引。然后可以使用重新搜索查询语言来查询该数据。

RedSearch使用压缩的反向索引进行快速索引,占用内存少。RedSearch索引通过提供精确的短语匹配、模糊搜索和数字过滤等功能增强了

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  • 项目地址:https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro

  • 视频教程:https://doc.iocoder.cn/video/

2、实现特性

  • 基于文档的多个字段全文索引

  • 高性能增量索引

  • 文档排序(由用户在索引时手动提供)

  • 在子查询之间使用 AND 或 NOT 操作符的复杂布尔查询

  • 可选的查询子句

  • 基于前缀的搜索

  • 支持字段权重设置

  • 自动完成建议(带有模糊前缀建议)

  • 精确的短语搜索

  • 在许多语言中基于词干分析的查询扩展

  • 支持用于查询扩展和评分的自定义函数

  • 将搜索限制到特定的文档字段

  • 数字过滤器和范围

  • 使用 Redis 自己的地理命令进行地理过滤

  • Unicode 支持(需要 UTF-8 字符集)

  • 检索完整的文档内容或只是ID 的检索

  • 支持文档删除和更新与索引垃圾收集

  • 支持部分更新和条件文档更新

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3、对比 Elasticsearch

如下图所示,RediSearch 构建索引的时间为 221 秒,而 Elasticsearch 为 349 秒,快了 58%。

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4、索引构建测试

我们模拟了一个多租户电子商务应用程序,其中每个租户代表一个产品类别并维护自己的索引。对于此基准测试,我们构建了 50K 个索引(或产品),每个索引最多存储 500 个文档(或项目),总共 2500 万个文档。

RediSearch 仅用了 201 秒就构建了索引,平均每秒运行 125K 个索引。然而,Elasticsearch 在 921 个索引后崩溃了,显然它不是为应对这种负载而设计的。

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5、查询性能测试

一旦数据集被索引,我们就使用在专用负载生成器服务器上运行的 32 个客户端启动两个单词的搜索查询。如下图所示,RediSearch 吞吐量达到了 12.5K 操作/秒,而 Elasticsearch 为 3.1K 操作/秒,速度提高了 4 倍。

此外,RediSearch 延迟稍好一些,平均为 8 毫秒,而 Elasticsearch 为 10 毫秒。

6、安装

安装目前分为源码和docker安装两种方式。

源码安装
git clone https://github.com/RediSearch/RediSearch.git
cd RediSearch # 进入模块目录
make setup
make install
docker安装

note: RediSearch的安装比较复杂原包无法进行编译操作所以我们使用docker安装

docker run -p 6379:6379 redislabs/redisearch:latest
判断是否安装成功
127.0.0.1:0>module list
1) 1) "name"
   2) "ReJSON"
   3) "ver"
   4) "20007"

2) 1) "name"
   2) "search"
   3) "ver"
   4) "20209"

返回数组存在“ft”或 “search”(不同版本),表明 RediSearch 模块已经成功加载。

7. 命令行操作

1、创建
1.1 创建索引

创建索引不妨想象成创建表结构,表一般基本属性有表名、字段和字段类别等,所以我们可以考虑将索引名代表表名,字段代表字段,属性即表示属性。

xxx.xxx.xxx.xxx:0>ft.create "student" schema "name" text weight 5.0 "sex" text "desc" text "class" tag
"OK"

student 表示索引名,name、sex、desc表示字段,text表示类型(这样表示只是为了便于理解)

“weight”为权重,默认值为 1.0

type student
"none"

我们创建的索引redis是不认识的,这证明使用的是插件。

1.2 创建文档

创建文档上下文的过程不妨想想成向表中插入数据,这里请注意字段名可以使用双引号但切记一定要用英文,这里之所以着重提出是因为有些编译器中文双引号和英文双引号用肉眼实在难以辨认否则会出现 “Fields must be specified in FIELD VALUE pairs”(其实是将“ 当作内容处理了以至于缺少了字段)

ft.add student 001 1.0 language "chinese" fields name "张三" sex "男" desc "这是一个学生" class "一班"
"OK"

其中001为文档ID,"1.0"为评分缺少此值会报"Could not parse document score"异常

language 指明使用的语言默认是英文编码 如果没有此标记存储是没有问题的但不可以通过中文字符查询

1.3 查询
1.3.1 基本查询

1.3.1.1 全量查询

xxx.xxx.xxx.xxx:0>FT.SEARCH student * SORTBY sex desc RETURN 3 name sex desc
1) "2"
2) "001"
3) 1) "name"
   2) "张三"
   3) "sex"
   4) "男"
   5) "desc"
   6) "这是一个学生"

4) "002"
5) 1) "name"
   2) "张三"
   3) "sex"
   4) "男"
   5) "desc"
   6) "这是一个学生"

1.3.1.2 匹配查询

xxx.xxx.xxx.xxx:0>ft.search student "张三" limit 0 10 RETURN 3 name sex desc
1) "2"
2) "001"
3) 1) "name"
   2) "张三"
   3) "sex"
   4) "男"
   5) "desc"
   6) "这是一个学生"

4) "002"
5) 1) "name"
   2) "张三"
   3) "sex"
   4) "男"
   5) "desc"
   6) "这是一个学生"

imit 与mysql相识主要用于分页,此处是全量匹配,如果没有设置language “chinese” 此处查询为0,

1.3.2 模糊匹配

1.3.2.1 后置匹配

ft.search student "李*"  SORTBY sex desc RETURN 3 name sex desc
1) "1"
2) "003"
3) 1) "name"
   2) "李四"
   3) "sex"
   4) "男"
   5) "desc"
   6) "这是一个学生"

1.3.2.2 模糊搜索

xxx.xxx.xxx.xxx:0>FT.SEARCH beers "%%张店%%"
1) "1"
2) "beer:1"
3) 1) "name"
   2) "集团本部已发布【文明就餐公约】,2号楼办公人员午餐的就餐时间是11:45~13:00,现经行政服务部进行抽查,发现我们部门有员工违规就餐现象。请大家务必遵守,相互转告,对于外地回到集团办公的同事,亦请遵守,谢谢!"
   3) "org"
   4) "山东省淄博市张店区"
   5) "school"
   6) "山东理工大学"

别高兴太早全量模糊匹配是由很大限制的,他基于Levenshtein距离(LD)进行模糊匹配。术语的模糊匹配是通过在术语周围加“%”来实现的,模糊匹配的最大LD为3,确切的说这只是一种相识度查询,并非一般意义上的模糊搜索,但是如果仔细观察会发现通过精确匹配时不仅能够将完整value值查询出来而且还查询出其他处于文档某个位置的key请看官方提供的一个例子:

FT.CREATE idx SCHEMA txt TEXT

FT.ADD idx docCn 1.0 LANGUAGE chinese FIELDS txt

Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。从盘可以有意无意的对数据进行写操作。

由于完全实现了发布/订阅机制,使得从数据库在任何地方同步树时,可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

FT.CREATE idx SCHEMA txt TEXT
FT.ADD idx docCn 1.0 LANGUAGE chinese FIELDS txt "Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。从盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制,使得从数据库在任何地方同步树时,可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。[8]"
FT.SEARCH idx "数据" LANGUAGE chinese HIGHLIGHT SUMMARIZE
# Outputs:
# <b>数据</b>?... <b>数据</b>进行写操作。由于完全实现了发布... <b>数据</b>冗余很有帮助。[8...

之所以会出现这样的效果是因为redisearch对文本进行了分词,其使用的工具是friso相比es的ik还是弱一些前者主要是对中文分词,体积小可移植性强。

从而我们可以结合后后置匹配算法

xxx.xxx.xxx.xxx:0>FT.SEARCH idx "数*" LANGUAGE chinese HIGHLIGHT
1) "1"
2) "docCn"
3) 1) "txt"
   2) "Redis支持主从同步。<b>数据</b>可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。从盘可以有意无意的对<b>数据</b>进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制,使得从数据库在任何地方同步树时,可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和<b>数据</b>冗余很有帮助。[8]"

或者结合Levenshtein算法这样基本上能够满足业务查询需求

xxx.xxx.xxx.xxx:0>FT.SEARCH idx "%%单的树%%" LANGUAGE chinese HIGHLIGHT
1) "1"
2) "docCn"
3) 1) "txt"
   2) "Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层<b>树</b>复制。从盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制,使得从数据库在任何地方同步<b>树</b>时,可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。[8]"

1.3.2.3 字段查询

通过字段查询也可以实现模糊搜索,直接给例子,后面跟着官网上给的sql 和 redisearch的对照表

ft.search student *
1) "2"
2) "doudou"
3) 1) "name"
   2) "豆豆"
   3) "jtzz"
   4) "“检索”是很多产品中"
   5) "phone"
   6) "18563717107"

4) "ttao"
5) 1) "name"
   2) "姚元涛"
   3) "jtzz"
   4) "一个生病的人只"
   5) "phone"
   6) "18563717107"
   
ft.search student '@phone:185* @name:豆豆'
1) "1"
2) "doudou"
3) 1) "name"
   2) "豆豆"
   3) "jtzz"
   4) "“检索”是很多产品中"
   5) "phone"
   6) "18563717107"
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1.4 删除
1.3.1 删除文档
xxx.xxx.xxx.xxx:0>ft.del student 002
"1"
1.3.3 删除索引
xxx.xxx.xxx.xxx:0>ft.drop student
"OK"
1.5 查看
1.5.1 查看所有索引
xxx.xxx.xxx.xxx:0>FT._LIST
1) "student1"
2) "ttao"
3) "idx"
4) "student"
5) "myidx"
6) "123"
7) "myIndex"
8) "testung"
9) "student2"
1.5.2 查看索引文档中的数据

1.5.2.1 获取单条数据

xxx.xxx.xxx.xxx:0>ft.get student 001
1) "name"
2) "张三"
3) "sex"
4) "男"
5) "desc"
6) "这是一个学生"
7) "class"
8) "一班"

1.5.2.2 获取多条数据

xxx.xxx.xxx.xxx:0>ft.mget student 001 002
1) 1) "name"
   2) "张三"
   3) "sex"
   4) "男"
   5) "desc"
   6) "这是一个学生"
   7) "class"
   8) "一班"

2) 1) "name"
   2) "张三"
   3) "sex"
   4) "男"
   5) "desc"
   6) "这是一个学生"
   7) "class"
   8) "一班"
1.6 索引别名操作
1.6.1 添加别名
123.232.112.84:0>FT.ALIASADD xs student
"OK"

给索引student起个xs的别名,一个索引可以起多个别名

1.6.2 修改别名
1.6.3 删除别名
123.232.112.84:0>FT.ALIASDEL xs
        "OK

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2026可视化工具风向:从图表到Redis/Kafka/SVN治理 数据可视化是开发运维中理解系统状态的关键手段,其核心在于将复杂的中间件数据转化为直观的图形与交互界面,帮助工程师快速定位问题。随着技术栈深化,可视化工具的价值已从展示业务图表转向支撑基础设施治理。在Redis、Kafka、SVN等中间件场景中,可视化工具能清晰呈现key结构、消息消费链路和版本演进,大幅降低排查与操作风险。2026年G2榜单评分权重的变化正反映了这一趋势:数据源接入能力、实时性与部署便捷度的权重显著上升,标志着可视化工具正式成为研发链路中的观测节点。本文结合榜单解析,深入对比Redis可视化 阅读详情

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可能是全网第一个使用RediSearch实战的项目

实战项目地址newbeemall,集成RediSearch,代码开源已上传,支持的话可以点个star😁 RediSearch 是基于 Redis 开发的支持二级索引、查询引擎和全文搜索的应用程序。在2.0的版本中,简单看下官网测试报告: 索引构建 在索引构建测试中,RediSearch 用221秒的速度超过了 Elasticsearch的349秒,领先58%, 查询性能 数据集建立索引后,我们使用运行在专用负载生成器服务器上的 32 个客户端启动了两个词的搜索查询。如下图所示,RediSearch 的.

Wayn111的博客 2195

redisearch安装与使用(超详细)

redis插件redisJSON与redisearch详细demo,使用redis丝滑实现json存取与二级缓存

qq_50835054的博客 5095

RediSearch自定义Friso词库

RediSearch通过配置friso进行设置自定义词库。

嗯哼?是可乐啊~ 1107
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公众号-芋道源码
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