使用 Redis 实现一个轻量级的搜索引擎

于是乎就写出了下面这段代码（这里以 MYSQL 为例）：

select … from table_1

left join table_2

left join table_3

left join (select … from table_x where …) tmp_1

…

where …

order by …

limit m,n

代码在测试环境跑了一把，结果好像都匹配上了，于是准备上预发。这一上预发，问题就开始暴露出来。

预发为了尽可能的逼真线上环境，所以数据量自然而然要比测试大的多。所以这么一个复杂的 SQL，它的执行效率可想而知。测试同学果断把小A的代码给打了回来。

实现2

总结了小A失败的教训，小B开始对SQL进行了优化，先是通过了explain关键字进行SQL性能分析，对该加索引的地方都加上了索引。同时将一条复杂SQL拆分成了多条SQL，计算结果在程序内存中进行计算。

伪代码如下：

$result_1 = query(‘select … from table_1 where …’);

$result_2 = query(‘select … from table_2 where …’);

$result_3 = query(‘select … from table_3 where …’);

…

$result=arra{y}_{i}ntersect($result_1, $resul{t}_2,$result_3, …);

这种方案从性能上明显比第一种要好很多，可是在功能验收的时候，产品经理还是觉得查询速度不够快。

小B自己也知道，每次查询都会向数据库查询多次，而且有些历史原因，部分条件是做不到单表查询的，所以查询等待的时间是避免不了的。

实现3

小C从上面的方案中看到了优化的空间。他发现小B在思路上是没问题的，将复杂条件拆分，计算各个子维度的结果集，最后将所有的子结果集进行一个汇总合并，得到最终想要的结果。

于是他突发奇想，能否事先将各个子维度的结果集给缓存起来，这要查询的时候直接去取想要的子集，而不用每次去查库计算。

这里小C采用 Redis 来存储缓存数据，用它的主要原因是，它提供了多种数据结构，并且在 Redis 中进行集合的交并集操作是一件很容易的事情。

具体方案，如图所示：

这里每个条件都事先将计算好的结果集ID存入对应的key中，选用的数据结构是集合（Set）。查询操作包括：

• 子类单选：直接根据条件 key，获取对应结果集；

• 子类多选：根据多个条件 Key，进行并集操作，获取对应结果集；

• 最终结果：将获取的所有子类结果集进行交集操作，得到最终结果；

这其实就是所谓的反向索引。

这里会发现，漏了一个价格的条件。从需求中可知，价格条件是个区间，并且是无穷举的。所以上述的这种穷举条件的 Key-Value 方式是做不到的。这里我们采用 Redis 的另一种数据结构进行实现，有序集合（Sorted Set）：

将所有商品加入 Key 为价格的有序集合中，值为商品ID，每个值对应的分数为商品价格的数值。这样在 Redis 的有序集合中就可以通过ZRANGEBYSCORE命令，根据分数（价格）区间，获取相应结果集。

至此，方案三的优化已全部结束，将数据的查询与计算通过缓存的手段，进行了分离。在每次查找时，只需要简单的查找 Redis 几次就能得出结果。查询速度上符合了验收的要求。

扩展

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分页

这里你或许发现了一个严重的功能缺陷，列表查询怎么能没有分页。是的，我们马上来看 Redis 是如何实现分页的。关注公众号程序员鸿宇回复资料，可以获取精心整理的各种编程资料。

分页主要涉及排序，这里简单起见，就以创建时间为例。

如图所示：

图中蓝色部分是以创建时间为分值的商品有序集合，蓝色下方的结果集即为条件计算而得的结果，通过ZINTERSTORE命令，赋结果集权重为0，商品时间结果为1，取交集而得的结果集赋予创建时间分值的新有序集合。对新结果集的操作即能得到分页所需的各个数据：

• 页面总数为：ZCOUNT命令

小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

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