形结构利用Redis实现树形结构的运用（redis树）

Redis，作为经典的key-value存储，可以有效地支持树形结构的运用。在复杂性架构下，Redis更可以满足实时读取节点结构的扩展需求，即时，高效！

那么，怎样利用Redis实现树形结构呢？本文以四叉树为例，分析Redis实现树结构的技术路径及核心步骤：

第一步：使用哈希表结构构建节点属性。海量数据中，每个节点都存在独立的属性，通过Redis中HSET命令，将不同节点的属性逐条录储，以满足不同节点需求。

第二步：利用概率值统计，定义四叉树节点级别。四叉树节点一般以9分统计，分析节点与当前节点距离，以此构建四叉树节点级别，如下列Redis取四叉树节点步骤：

“`

HSET node_attr “parent” “0”

HSET node_attr “distance” “3800”

HSET node_attr “level” “1”

HSET node_attr “value_1” “a”

HSET node_attr “value_2” “b”

HSET node_attr “value_3” “c”

HSET node_attr “value_4” “d”

第三步：使用Redis的List结构存储四叉树节点。在Redis中，使用LPUSH命令向List链表结构中存储，以构建四叉树节点级别： 

``` 
//节点1 
LPUSH node_list "node_attr" 
LPUSH node_list "node_attr" 
LPUSH node_list "node_attr"
//节点2 
LPUSH node_list "node_attr" 
LPUSH node_list "node_attr"
//节点3 
LPUSH node_list "node_attr" 
LPUSH node_list "node_attr"
//节点4 
LPUSH node_list "node_attr" 
LPUSH node_list "node_attr"
``` 

第四步：对存储节点进行数据索引，四叉树节点根据其层级可以实现多层次的查询。当然，此时需要运用Redis的ZRANGEBYLEX索引查询命令，更快捷的获取到符合条件的查询节点，具体语句如下： 

ZRANGEBYLEX node_list [value_1] [value_5]

“`

以上就是Redis实现树结构的简单分析！当企业对数据结构分析复杂，海量数据实时读取时，Redis可以提供一种高效，易用的方式，在实际应用中发挥重要价值！