对比着关系型数据库,我们对redis key的设计一般有以下两种格式:

  • 表名:主键名:主键值:列名
  • 表名:主键值:列名 在所有主键名都是id的情况下(其实我个人不喜欢这种情况,比如user表,它的主键名就应该是user_id,而不是id,这样在表与表之间关联的时候一目了然)

用冒号作为分割是设计key的一种不成文的原则,遵循这种格式设计出的key在某些redis客户端下可以有效的识别;

但是,在关系型数据中,除主键外,还有可能根据其他列来查询。

如上表中, username 也是极频繁查询的,往往这种列也是加了索引的。

转换到k-v数据中,则也要相应的生成一条按照该列为主的key-value。

Set user:username:lisi:uid  9  #但是要保证username是唯一的; 这样,我们可以根据username:lisi:uid ,查出userid=9, 再查user:9:password/email ...

mysql与redis的数据转换实例

mysql数据准备

CREATE TABLE `book` (
`book_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '书名',
`add_time` int(10) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '添加时间',
PRIMARY KEY (`book_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='书本表'; INSERT INTO book VALUES (5, 'PHP圣经', UNIX_TIMESTAMP() ), (6, 'ruby实战', UNIX_TIMESTAMP() ), (7, 'mysql运维', UNIX_TIMESTAMP() ), (8, 'ruby服务端编程', UNIX_TIMESTAMP() ); CREATE TABLE `tag` (
`tag_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`tag_name` char(40) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '标签名',
PRIMARY KEY (`tag_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='标签表'; INSERT INTO tag VALUES (1, 'PHP'), (2, 'ruby'), (3, 'mysql'), (4, 'database'); CREATE TABLE `tag_book` (
`tag_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '标签ID',
`book_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '书ID',
KEY `tag_id` (`tag_id`),
KEY `book_id` (`book_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='标签与书关系表'; INSERT INTO `tag_book` (`tag_id`, `book_id`) VALUES ('4', '7'),('1', '5'),('2', '6'),('2', '8');

我们有以下查询需求:

# 《mysql运维》有几个标签:
SELECT tag_name FROM `book` AS b INNER JOIN tag_book AS tb ON b.book_id = tb.book_id INNER JOIN tag AS t ON tb.tag_id = t.tag_id WHERE `name` = 'mysql运维'; # 标签ruby下有几本书:
SELECT b.name FROM `book` AS b INNER JOIN tag_book AS tb ON b.book_id = tb.book_id INNER JOIN tag AS t ON tb.tag_id = t.tag_id WHERE t.`tag_name` = 'ruby';

换到redis中,我们可以如下操作:

一个标签下面可以包含很多书籍,一个书籍也可以包含很多标签。这种从属关系如果没有排序需求的,我们可以使用集合:

  1. 可以准确表达从属关系,一个标签PHP的集合下面有:哪些书籍(存ID就可以了)
  2. 集合不仅可以方便CURD,还可以求并集交集等
set book:book_id:5:name 'PHP圣经'
set book:book_id:6:name 'ruby实战'
set book:book_id:7:name 'mysql运维'
set book:book_id:8:name 'ruby服务端编程' sadd tag:tag_name:php:book_id 5
sadd tag:tag_name:ruby:book_id 6 8
sadd tag:tag_name:database:book_id 7
sadd tag:tag_name:mysql:book_id 7 # ruby下面有哪些书
127.0.0.1:6379> sort tag:tag_name:ruby:book_id get book:book_id:*:name
ruby实战
ruby服务端编程 # 标签同时包含mysql,与database的书 【取交集】
127.0.0.1:6379> sinter tag:tag_name:database:book_id tag:tag_name:mysql:book_id
7
# 在根据book:book_id:7:name获得书籍名称,但如果返回的数据量大,可以先添加一个store参数存到一个临时集合里,然后再用sort分页取回; # 查所有的PHP以及mysql的书;【取并集】
127.0.0.1:6379> sunion tag:tag_name:php:book_id tag:tag_name:mysql:book_id
5
7 set book:book_id:9:name 'javascript权威指南'
set book:book_id:10:name 'HTML+CSS'
sadd tag:tag_name:web:book_id 5 9 10 #查web标签中的非PHP书籍
127.0.0.1:6379> sdiff tag:tag_name:web:book_id tag:tag_name:php:book_id
9
10

总结如下:

  1. 表达从属关系(一对多,多对多),最好用集合; 比如: 书名和标签,关注与被关注(微博粉丝关系)等等。
  2. 求最近的,一般利用链表后入后出的特性。比如:最近N个登录的用户,可以维护一个登录的链表,控制他的长度,使得里面永远保存的是最近的N个登录用户。
  3. 对于排序,积分榜这类需求,可以用有序集合,比如:我们把用户和登录次数统一存储在一个sorted set里,然后就可以求出登录次数最多用户。
  4. 对于大数据量的非是即否关系,还可以通过位图(setbit)的方式,比如:1亿个用户, 每个用户 登陆/做任意操作,记为今天活跃,否则记为不活跃;(每天一个位图来记录,会员id就是位图的位置);

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