Redis实现二级查询的新思路（redis查询二级key）

Redis实现二级查询的新思路

Redis是一款高性能的NoSQL数据库，其最大的优势就是具有极快的读取速度。由于Redis在内存中存储数据，可以在不使用磁盘的情况下，实现高并发的读写操作。

而对于二级查询的应用场景来说，Redis也是非常适合的选择。二级查询主要是指在查询结果中再次嵌套查询，这种情况下，查询速度就非常关键。Redis可以通过使用Hash和Sorted Set等数据结构，来优化二级查询的性能。

在本文中，将介绍一种利用Redis Sorted Set实现二级查询的新思路。通过使用该思路，可以实现对Redis中的数据进行多个维度的查询，且查询速度非常快。具体的实现方法如下所述。

1. 建立索引

需要将Redis中的数据进行分析，并为数据建立合适的索引。以电子商务网站的订单数据为例，针对每一个订单，可以建立以下四个索引：

– 订单号(orderId)

– 订单状态(status)

– 下单时间(createTime)

– 买家ID(buyerId)

对于每个索引，都将其作为Redis中的Sorted Set来进行存储。

2. 查询方法

对于每个查询请求，通过传递不同的查询条件，来进行不同维度的查询。例如，为了查询某个买家在当天的订单情况，可以按照以下方式进行查询：

“`python

def get_orders_by_buyerid_and_today(buyerid):

today_ts = int(time.mktime(datetime.datetime.today().date().timetuple()))

order_ids = r.zrangebyscore(‘orders:createTime’, today_ts, ‘inf’)

order_set = set(order_ids)

order_set &= set(r.zrangebyscore(‘orders:buyerId’, buyerid, buyerid))

return order_set

该查询方法首先使用zrangebyscore方法查询今天之后的订单数据，接着使用zrangebyscore方法通过买家ID再次过滤订单数据，最终将过滤出来的订单号存储在一个集合中。

使用Python的集合运算符&，将不同条件下查询到的订单进行去重，最终得到的结果就是查询出来的所有订单。这种方式下，每次查询只需要遍历有序集，时间复杂度为O(log(N)*M)，非常适合高并发场景。

3. 高效的数据查询

通过Redis实现二级查询的关键就在于索引的构建和查询方法的优化。在构建索引的过程中，需要选取合适的字段作为索引，同时需要注意不同索引之间是否可能存在重复数据的情况。

在查询的过程中，要尽量利用Redis提供的Sorted Set数据结构，使用有序集的score值来进行快速的范围查询。此外，在某些情况下，也可以将查询条件反转，从而只查询出比较少的集合，然后再筛选出符合条件的数据。

通过合理的索引构建和查询方法优化，可以在Redis中实现效率极高的二级查询，为高并发场景下的数据查询提供了非常好的解决方案。