在日常开发中在遇到一些大数据量的查询的时候,其实可以换种思路采用redis事先都缓存起来,然后通过redis里面进行结果集的运算。

原来的做法可能是 查询SQL太复杂,然后将SQL进行拆分成多个子SQL,最后将每个子SQL的结果集查询出来,在内存中进行运算,并集也好,交集也罢。

但是现在想想可以用redis进行并集交集等运算操作。因为redis支持这些功能

需求:

  现在需求可能是这样的, 一个搜索框,搜索关键词,然后下面有很多类别。类别可以多选或者单选,同时还有数值范围查询。这样的查询以前很肯定很多的sql条件

现在来看用redis怎么解决吧。

现在来看类别 单选多选怎么解决?

redis有个数据结构set,多个set之间可以进行交集并集操作。

思路: 把每个类别的数据提前查出来分别放到不同类别的set里缓存起来。

127.0.0.1:6379> sadd oneset 1 2 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers oneset
1) "1"
2) "2"
3) "3"
127.0.0.1:6379> sadd twoset 3 4 5
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers twoset
1) "3"
2) "4"
3) "5"

先搞两个set表示是两个类别的类型数据,下面看加入这俩结果集的并集和交集分别是啥? 命令分别是 交集 sinter/sinterstore  并集 sunion/sunionstore

127.0.0.1:6379> sinter oneset twoset
1) "3"
127.0.0.1:6379> sunion oneset twoset
1) "1"
2) "2"
3) "3"
4) "4"
5) "5"
127.0.0.1:6379> sinterstore threeset oneset twoset
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers threeset
1) "3"
127.0.0.1:6379> sunionstore fourset oneset twoset
(integer) 5
127.0.0.1:6379> smembers fourset
1) "1"
2) "2"
3) "3"
4) "4"
5) "5"

这样就看出来操作之后的结果了,然后就是对子集进行操作了。

下面来分析下数值范围的这种怎么做,这个时候就用到了redis的有序集合,

搞一个有序集合,把所有数据都存进去,同时记录id作为值,分数是记录的数值,然后可以用zrangebystore,然后把新的结果集跟上面的在进行交集

127.0.0.1:6379> zadd allset 1 12
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd allset 4 123
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd allset 7 88
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrangebyscore allset 3 6
1) "123"
127.0.0.1:6379> zadd all 30 5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd all 50 6
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd all 88 7
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrangebyscore all 20 80
1) "5"
2) "6"
127.0.0.1:6379> zinterstore fiveset 2 all fourset
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange fiveset 0 -1
1) "5"

最后是搜索框的处理方式,这个需要用到sscan命令,这个是查询集合里面所有的key

127.0.0.1:6379> sscan oneset 0 match *
1) "0"
2) 1) "1"
2) "2"
3) "3"

上面只是简单的都说明了一下只是提供了一下思路,感觉整体实现下来,java处理结果集部门可能还需要写一些代码

如果有说的不对的地方,请多指教

Redis可以作为简单搜索引擎优化查询的更多相关文章

  1. Redis 搜索引擎优化

    场景 大家如果是做后端开发的,想必都实现过列表查询的接口,当然有的查询条件很简单,一条 SQL 就搞定了,但有的查询条件极其复杂,再加上库表中设计的各种不合理,导致查询接口特别难写,然后加班什么的就不 ...

  2. Redis 优化查询性能

    一次使用 Redis 优化查询性能的实践   应用背景 有一个应用需要上传一组ID到服务器来查询这些ID所对应的数据,数据库中存储的数据量是7千万,每次上传的ID数量一般都是几百至上千数量级别. 以前 ...

  3. 一次使用 Redis 优化查询性能的实践

    因为我的个人网站 restran.net 已经启用,博客园的内容已经不再更新.请访问我的个人网站获取这篇文章的最新内容,一次使用 Redis 优化查询性能的实践 应用背景 有一个应用需要上传一组ID到 ...

  4. 【分布式搜索引擎】Elasticsearch如何部署以及优化查询性能

    一.Elasticsearch生产集群如何部署 (1)es生产集群部署5台机器,若每台机器是6核64G的,那么集群总内存是320G (2)假如我们es集群的日增量数据大概是2000万条,每天日增量数据 ...

  5. NoSQL初探之人人都爱Redis:(1)Redis简介与简单安装

    一.NoSQL的风生水起 1.1 后Web2.0时代的发展要求 随着互联网Web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付Web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的Web2.0纯动态网站已经 ...

  6. 【转】NoSQL初探之人人都爱Redis:(1)Redis简介与简单安装

    一.NoSQL的风生水起 1.1 后Web2.0时代的发展要求 随着互联网Web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付Web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的Web2.0纯动态网站已经 ...

  7. Lucene.net站内搜索—3、最简单搜索引擎代码

    目录 Lucene.net站内搜索—1.SEO优化 Lucene.net站内搜索—2.Lucene.Net简介和分词Lucene.net站内搜索—3.最简单搜索引擎代码Lucene.net站内搜索—4 ...

  8. Redis简介与简单安装

    Redis简介与简单安装   一.NoSQL的风生水起 1.1 后Web2.0时代的发展要求 随着互联网Web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付Web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类 ...

  9. 网站搜索引擎优化SEO策略及相关工具资源

    网站优化的十大奇招妙技 1. 选择有效的关键字: 关键字是描述你的产品及服务的词语,选择适当的关键字是建立一个高排名网站的第一步.选择关键字的一个重要的技巧是选取那些常为人们在搜索时所用到的关键字. ...

随机推荐

  1. php7---redis

    wget https://github.com/phpredis/phpredis/archive/php7.zip cd /usr/local/src/ phpredis-php7 /usr/loc ...

  2. quartz 的简单使用

    0.依赖: <!-- 引入quartz对应的依赖 --> <dependency> <groupId>org.quartz-scheduler</groupI ...

  3. shiro 与spring的集成

    1.导入spring与shiro的jar包 2.在web.xml 文件中配置shiro的shiroFilter <filter> <filter-name>shiroFilte ...

  4. mysql的时区错误的解决办法

    十二月 02, 2018 9:16:19 下午 com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool 警告: Having failed to acquire a ...

  5. ubuntu编译安装php7, 安装openssl

    sudo apt-get install openssl sudo apt-get install libssl-dev

  6. Oracle 11g超详细安装步骤

    一.首先是Oracle的安装 软件请自行到网上下载 18.等待,出现选择项时点击next 二.打开服务 三.验证数据库是否安装成功

  7. SQL语言类别

    SQL语言主要分为四大类:数据查询语言DQL,数据操纵语言DML, 数据定义语言DDL,数据控制语言DCL. DQL (data query language) DML(data manipulati ...

  8. libUpnp缓冲区溢出、拒绝服务等漏洞分析

    该漏洞存在于UPnP™设备的便携式SDK中,也叫做 libupnp.这个库是用来实现媒体播放(DLAN)或者NAT地址转换(UPnP IGD).智能手机上的应用程序可用这些功能播放媒体文件或者利用用户 ...

  9. eclispse修改项目项目编码

    最近遇到问题,在myeclipse新建或导入项目后,有些文件中文显示乱码,每次都要在项目property中修改其编码,所以想到一次性解决所有编码问题,让项目新建或导入之后自动是utf-8编码,这样就不 ...

  10. Jmeter分布式

    Jmeter运行时十分耗CPU和内存,在实际应用中有时一台机器不能满足测试要求,这时就需要利用多台机器来进行分布式.   Jmeter分布式的测试框架:框架中所有的测试脚本都要从测试主机传送到测试从机 ...