基于Redis的布尔过滤器实现高效精准查询（redis集成布尔过滤器）

《基于Redis的布尔过滤器实现高效精准查询》

Redis，全称 Remote Dictionary Server，是一种开源，多功能，高性能，基于内存的 Key-Value 数据库，拥有快速，可靠，稳定的特点，被广泛应用在各种领域，尤其是用于数据存储和优化查询。本文将介绍如何基于 Redis 的布尔过滤器实现高效精准查询，以数据中心系统的数据统计为例，具体描述如下：

在数据中心系统的数据统计类中定义好被统计的字段，如启动次数、访问时间、使用率等，并将这些字段组合起来，以建立一张活动记录表，每一个活动记录里含有该活动的几个关键值：

“`python

class ActivityRecord(object):

def __init__(self,start_count,visit_time,usage_rate,other_values):

self.start_count=start_count

self.visit_time=visit_time

self.usage_rate=usage_rate

self.other_values=other_values

然后，利用 Redis 的布尔过滤器建立关键值索引表，根据各个关键值分别建立单独的过滤器，实现对不同属性的精确搜索：

```python
#利用 redis 的布尔过滤器定义各字段索引集合  
start_count_filter=RedisFilter('start_count')  
visit_time_filter=RedisFilter('visit_time') 
usage_rate_filter=RedisFilter('usage_rate')  
other_values_filter=RedisFilter('other_values')
#将活动记录的任一关键值加入 Redis 的布尔过滤器
def add_activity_record_to_database(record):  
    start_count_filter.add(record.start_count)
    visit_time_filter.add(record.visit_time)  
    usage_rate_filter.add(record.usage_rate)  
    other_values_filter.add(record.other_values)  

根据需要查询的条件，组合 Redis 布尔过滤器查询出符合条件的活动记录：

“`python

#组合 Redis 布尔过滤器查询，查询出符合条件的活动记录

def query_activity_record():

start_count=5

visit_time=’2017-10-01′

usage_rate=0.8

other_values=”value”

query_filter=RedisFilter.union(start_count_filter,RedisFilter.intersection(visit_time_filter,usage_rate_filter,other_values_filter))

query_result=query_filter.exacts(start_count,visit_time,usage_rate,other_values)

if query_result:

return query_result

else:

return None

经过以上的步骤，我们就可以基于 Redis 的布尔过滤器来实现高效精准的查询了。当然，要实现这一效果，还需要有一个优秀可靠的数据存储，Redis 就具备了这样的性能，所以，利用 Redis 的布尔过滤器实现高效精准的查询，是一种很便捷的方法。