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Redis
除了我们所熟知的缓存功能之外,还通过 RedisJSON
、RediSearch
、RedisTimeSeries
、RedisBloom
等模块支持了 JSON 数据、查询与搜索(包括全文检索、向量搜索、GEO 地理位置等)、时序数据、概率计算等等扩展功能。这些模块既可以按需导入,也被全部打包到了 Redis Stack
中方便我们直接使用。
本文将会简述如何使用 Redis 进行全文检索。
全文检索是一种文本检索技术,其根据用户输入的词语或句子,在大量的文档数据中快速找到相关的内容。
全文检索的核心概念包括:
本文将会使用一个公开的电影数据集,构建一个电影搜索系统。
数据格式如下图所示:
为了行文方便,本文只会使用以下几个字段:
我们使用 Redis 的 JSON 格式存储数,导入数据使用的是 JSON.SET
命令:
JSON.SET movieID:1 $ '{"directors":"马丁·里特","genres":["剧情","动作","西部"],"rating":8.0,"title":"野狼 Hombre","summary":"约翰·罗塞尔自幼是老罗塞尔先生从战俘中带回来并抚养他长大的,但是他生性豪放不羁……"}'
需要说明的是,Redis 是一个 key-value 数据库,JSON 只是 value 的格式之一,而 key 总是一个字符串,key 在本文中定义为了 movieID:12345 这种固定前缀加 ID 的格式。
使用 Go 批量导入的部分代码如下:
func BuildDataset() {
movies, _ := ReadMovieJSON()
rds := getRedisClient()
ctx := context.Background()
for _, v := range movies {
b, _ := json.Marshal(v)
if r := rds.JSONSet(ctx, "movieID:"+v.ID, "$", b); r.Err() != nil {
panic(r.Err())
}
}
}
为了进行全文检索,我们必须要使用 FT.CREATE
构建索引:
FT.CREATE movies ON JSON
PREFIX 1 movieID:
LANGUAGE Chinese
SCHEMA
$.title as title TEXT WEIGHT 3
$.directors.*.name as directors TAG
$.genres.* as genres TAG
$.summary as summary TEXT
$.rating.average as rating NUMERIC
这个命令的意思是:
movieID:
的所有 keyTEXT
,权重为 3TAG
TAG
TEXT
NUMERIC
索引是独立存在的,删除索引不会影响原始 key-value 数据。
在创建完索引之后,新增或修改的文档会同步构建索引,而对于创建索引之前已有的文档则会在后台异步构建索引。
FT.SEARCH movies '爱情'
FT.SEARCH movies '爱情'
RETURN 2 title directors
FT.SEARCH movies '爱情'
RETURN 2 title directors
HIGHLIGHT FIELDS 1 title TAGS <span> </span>
FT.SEARCH movies '爱情'
RETURN 3 title directors rating
SORTBY rating DESC
FT.SEARCH movies '爱情'
RETURN 3 title directors rating
SORTBY rating DESC
LIMIT 0 10
FT.SEARCH movies '@title:爱情'
RETURN 2 title directors
FT.SEARCH movies '@directors:{马丁·里特}'
RETURN 2 title directors
FT.SEARCH movies '@genres:{剧情|动作}'
RETURN 2 title directors
FT.SEARCH movies '(@genres:{剧情|动作})(@rating:[8.0,+inf])'
RETURN 3 title directors rating
FT.SEARCH movies '@title:爱*' RETURN 1 title
FT.SEARCH movies '@title:*情' RETURN 1 title
FT.SEARCH movies '@title:*命*' RETURN 1 title
FT.SEARCH movies '@title:%人生%' RETURN 1 title
与 Elasticsearch 对比,Redis 中的自定义分词这块支持比较有限,主要是:
FT.CREATE
命令中的可选参数 STOPWORDS
,将会影响分词FT.SYNUPDATE
命令
FT.SYNUPDATE movies group1 爱情 凌虚
FT.SEARCH movies '爱情'
FT.SEARCH movies '凌虚'
Redis 只是提供了可选几种不同的打分算法:
TFIDF
(默认使用)TFIDF.DOCNORM
BM25
(Elasticsearch 使用的打分算法)DISMAX
DOCSCORE
HAMMING
FT.SEARCH movies '爱情' RETURN 0
WITHSCORES
SCORER BM25
如果你想要其它的自定义打分,则只能通过编写扩展的方式实现了,扩展必须用 C 语言或者与 C 有接口的编程语言来写。
为底层索引创建一个索引别名,在搜索时则使用索引别名,如果数据需要重建索引,那么只需要将索引别名指向新的底层索引即可,这种情况下搜索端不会受到任何影响。
FT.ALIASADD aliasName movies
FT.SEARCH aliasName '爱情' RETURN 0
FT.ALIASUPDATE aliasName anotherIndex
FT.ALIASDEL aliasName
使用的是 go-redis 库:
func cmdStringToArgs(rdscmd string) (result []interface{}) { re := regexp.MustCompile(`\s+`) slice := re.Split(rdscmd, -1) for _, v := range slice { if v != "" && v != " " { result = append(result, v) } } return } func ExcuteCommand(rdscmd string) { rds := getRedisClient() ctx := context.Background() args := cmdStringToArgs(rdscmd) res, err := rds.Do(ctx, args...).Result() if err != nil { panic(err) } fmt.Println("RESULT:", res) }
测试代码:
func TestExcuteCommand(t *testing.T) {
cases := []string{
// 全文检索(任何字段包含爱情):
`FT.SEARCH movies '爱情'`,
// RETURN 返回指定字段:
`FT.SEARCH movies '爱情' RETURN 2 title directors`,
// ......
}
for _, v := range cases {
ExcuteCommand(v)
}
}
相较于 Elasticsearch
这个全文搜索领域的榜一大哥,Redis
支持的功能特性比较少(例如自定义分词和打分),但是基本的全文检索功能也都具备了。
笔者曾见过只有几十万数据却整了三台 Elasticsearch
集群的情况,这实在是大炮打蚊子、严重浪费资源。如果数据体量比较小,而且检索的使用场景也比较简单,那么使用 Redis
不仅足够,在性能方面还能有更大的优势。
参考资料:
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