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          我用Redis實現(xiàn)了一個輕量級的搜索引擎!

          共 2791字,需瀏覽 6分鐘

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          2021-01-19 12:20

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          大家如果是做后端開發(fā)的,想必都實現(xiàn)過列表查詢的接口,當然有的查詢條件很簡單,一條 SQL 就搞定了。


          但有的查詢條件極其復雜,再加上庫表中設計的各種不合理,導致查詢接口特別難寫,然后加班什么的就不用說了(不知各位有沒有這種感受呢~)。


          下面以一個例子開始,這是某購物網(wǎng)站的搜索條件,如果讓你實現(xiàn)這樣的一個搜索接口,你會如何實現(xiàn)?


          當然你說借助搜索引擎,像 Elasticsearch 之類的,你完全可以實現(xiàn)。但我這里想說的是,如果要你自己實現(xiàn)呢?

          從上圖中可以看出,搜索總共分為 6 大類,每大類中又分了各個子類。


          這中間,各大類條件之間是取的交集,各子類中有單選、多選、以及自定義的情況,最終輸出符合條件的結果集。


          好了,既然需求很明確了,我們就開始來實現(xiàn)。


          實現(xiàn) 1


          率先登場是小 A 同學,他是寫 SQL 方面的“專家”。小 A 信心滿滿的說:“不就是一個查詢接口嗎?看著條件很多,但憑著我豐富的 SQL 經(jīng)驗,這點還是難不倒我的。”


          于是乎就寫出了下面這段代碼(這里以 MySQL 為例):
          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

          代碼在測試環(huán)境跑了一把,結果好像都匹配上了,于是準備上預發(fā)。這一上預發(fā),問題就開始暴露出來。


          預發(fā)為了盡可能的逼真線上環(huán)境,所以數(shù)據(jù)量自然而然要比測試大的多。所以這么一個復雜的 SQL,它的執(zhí)行效率可想而知。測試同學果斷把小 A 的代碼給打了回來。


          實現(xiàn) 2


          總結了小 A 失敗的教訓,小 B 開始對 SQL 進行了優(yōu)化,先是通過了 explain 關鍵字進行 SQL 性能分析,對該加索引的地方都加上了索引。


          同時將一條復雜 SQL 拆分成了多條 SQL,計算結果在程序內(nèi)存中進行計算。


          偽代碼如下:
          $result_1?=?query('select?...?from?table_1?where?...');
          $result_2?=?query('
          select?...?from?table_2?where?...');
          $result_3?=?query('
          select?...?from?table_3?where?...');
          ...

          $result?=?array_intersect($result_1,?$result_2,?$result_3,?...);

          這種方案從性能上明顯比第一種要好很多,可是在功能驗收的時候,產(chǎn)品經(jīng)理還是覺得查詢速度不夠快。


          小 B 自己也知道,每次查詢都會向數(shù)據(jù)庫查詢多次,而且有些歷史原因,部分條件是做不到單表查詢的,所以查詢等待的時間是避免不了的。


          實現(xiàn) 3


          小 C 從上面的方案中看到了優(yōu)化的空間。他發(fā)現(xiàn)小 B 在思路上是沒問題的,將復雜條件拆分,計算各個子維度的結果集,最后將所有的子結果集進行一個匯總合并,得到最終想要的結果。


          于是他突發(fā)奇想,能否事先將各個子維度的結果集給緩存起來,這要查詢的時候直接去取想要的子集,而不用每次去查庫計算。


          這里小 C 采用 Redis 來存儲緩存數(shù)據(jù),用它的主要原因是,它提供了多種數(shù)據(jù)結構,并且在 Redis 中進行集合的交并集操作是一件很容易的事情。


          具體方案,如圖所示:

          這里每個條件都事先將計算好的結果集 ID 存入對應的 Key 中,選用的數(shù)據(jù)結構是集合(Set)。


          查詢操作包括:

          • 子類單選:直接根據(jù)條件 Key,獲取對應結果集。

          • 子類多選:根據(jù)多個條件 Key,進行并集操作,獲取對應結果集。

          • 最終結果:將獲取的所有子類結果集進行交集操作,得到最終結果。


          這其實就是所謂的反向索引。這里會發(fā)現(xiàn),漏了一個價格的條件。從需求中可知,價格條件是個區(qū)間,并且是無窮舉的。


          所以上述的這種窮舉條件的 Key-Value 方式是做不到的。這里我們采用 Redis 的另一種數(shù)據(jù)結構進行實現(xiàn),有序集合(Sorted Set):

          將所有商品加入 Key 為價格的有序集合中,值為商品 ID,每個值對應的分數(shù)為商品價格的數(shù)值。


          這樣在 Redis 的有序集合中就可以通過 ZRANGEBYSCORE 命令,根據(jù)分數(shù)(價格)區(qū)間,獲取相應結果集。


          至此,方案三的優(yōu)化已全部結束,將數(shù)據(jù)的查詢與計算通過緩存的手段,進行了分離。


          在每次查找時,只需要簡單的查找 Redis 幾次就能得出結果。查詢速度上符合了驗收的要求。


          擴展


          ①分頁


          這里你或許發(fā)現(xiàn)了一個嚴重的功能缺陷,列表查詢怎么能沒有分頁。是的,我們馬上來看 Redis 是如何實現(xiàn)分頁的。


          分頁主要涉及排序,這里簡單起見,就以創(chuàng)建時間為例。如圖所示:

          圖中藍色部分是以創(chuàng)建時間為分值的商品有序集合,藍色下方的結果集即為條件計算而得的結果,通過 ZINTERSTORE 命令,賦結果集權重為 0,商品時間結果為 1,取交集而得的結果集賦予創(chuàng)建時間分值的新有序集合。


          對新結果集的操作即能得到分頁所需的各個數(shù)據(jù):

          • 頁面總數(shù)為:ZCOUNT 命令。

          • 當前頁內(nèi)容:ZRANGE 命令。

          • 若以倒序排列:ZREVRANGE命令。


          ②數(shù)據(jù)更新


          關于索引數(shù)據(jù)更新的問題,有兩種方式來進行。一種是通過商品數(shù)據(jù)的修改,來即時觸發(fā)更新操作,一種是通過定時腳本來進行批量更新。


          這里要注意的是,關于索引內(nèi)容的更新,如果暴力的刪除 Key,再重新設置 Key。


          因為 Redis 中兩個操作不會是原子性進行的,所以中間可能存在空白間隙,建議采用僅移除集合中失效元素,添加新元素的方式進行。


          ③性能優(yōu)化


          Redis 是內(nèi)存級操作,所以單次的查詢會很快。但是如果我們的實現(xiàn)中會進行多次的 Redis 操作,Redis 的多次連接時間可能是不必要時間消耗。


          通過使用 MULTI 命令,開啟一個事務,將 Redis 的多次操作放在一個事務中,最后通過 EXEC 來進行原子性執(zhí)行。


          注意:這里所謂的事務,只是將多個操作在一次連接中執(zhí)行,如果執(zhí)行過程中遇到失敗,是不會回滾的。


          總結


          這里只是一個采用 Redis 優(yōu)化查詢搜索的一個簡單 Demo,和現(xiàn)有的開源搜索引擎相比,它更輕量,學習成本頁相應低些。


          其次,它的一些思想與開源搜索引擎是類似的,如果再加上詞語解析,也可以實現(xiàn)類似全文檢索的功能。


          作者:jasonGeng88

          編輯:陶家龍

          出處:https://github.com/jasonGeng88/blog


          獲得原創(chuàng)整理:《第2版:互聯(lián)網(wǎng)大廠面試題》

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