Redis实现高效查询之B树索引（redisb树）

Redis提供了多种高效查询的方式之一，B树索引就是其中最常用的一种。 它能够按照根据一组索引键，以最小空间去存储高效索引。 B树索引在Redis中读写耗时主要因子之一，而高性能程序则取决于它的实现。

在计算机科学中，B树（B-Tree）是一种自平衡的查询树，其中的每个结点可以同时具有多个子结点，它为多关键字查询提供了良好的支持，如果在每个关键字之间插入数据，则应该使用B树。B树是一种查速非常快的树结构，它支持多关键字，而且可以按照不同维度查询，能够节省空间。

使用Redis实现高效查询的B树索引需要对一组位索引键进行排序，具体流程如下：

1. 从Redis中读取一个数据集,将其中的每条数据转换为字典，例如{‘id’:1, ‘name’:’Tom’}。

2. 获取数据集中的某一个字段，将其作为索引键，然后对这个索引键进行排序。

unsorted_list = [{'id':3, 'name':'Rich'}, {'id':1, 'name':'Tom'}, 
                 {'id':5, 'name':'Jack'}, {'id':2, 'name':'Bob'}]

sorted_key_list= sorted(unsorted_list, key=lambda x: x['id'])
# sorted_key_list = [{'id':1, 'name':'Tom'}, {'id':2, 'name':'Bob'}, 
 #                   {'id':3, 'name':'Rich'}, {'id':5, 'name':'Jack'}]

3. 使用sorted_key_list构建一棵B树，同时添加每条数据的节点id作为索引，以便保证查询过程中的唯一性：

“`

# 定义节点类

class TreeNode:

def __init__(self, key):

self.left = None

self.right = None

self.parent = None

self.data = key

# 根节点

root_node = TreeNode(sorted_key_list[0][‘id’]);

# 插入节点

for item in sorted_key_list[1:]:

cur = root_node

# 对每个节点进行搜索

while cur is not None:

# 节点的key > 插入的key

if cur.data > item[‘id’]:

if cur.left is not None:

cur = cur.left

else:

cur.left = TreeNode(item[‘id’])

cur.left.parent = cur

break

# 节点的key

elif cur.data

if cur.right is not None:

cur = cur.right

else:

cur.right = TreeNode(item[‘id’])

cur.right.parent = cur

break

之后，我们就可以根据要求使用刚刚构建的B树中的索引键去查询Redis中的相应数据了。使用B树索引，无论数据多少，查询效率都保持稳定。此外，B树的索引键支持多关键字查询，可以按照多种维度进行搜索，显著地节省空间。

因此，Redis中使用B树索引实现高效查询是一种不错的选择，它能够在最小空间构建并存储索引，并且支持多种形式的查询操作，可以显著提升查询效率。