在Redis中缓存可排序/可过滤的数据

Question

我有一些我已经在标准Redis hashmap中缓存的数据，而且我遇到了需要响应客户端订购和过滤请求的情况。名称，平均评分和评论数量的订单排名可以定期更改（可能每分钟多次）。任何人都可以建议我采取适当的策略来攻击这个问题吗？请考虑以下示例以帮助理解我正在寻找的内容：

1. 客户端向/ api / v1 / cookbooks发出API请求？orderBy = name＆amp; limit = 20＆amp; offset = 0
2. 我应该回复前20个条目，按名称排序

到目前为止我考虑过的策略：

• 针对每种类型的hashmap存储（cookbook，食谱等），为Postgres ORDER BY创建每个排序方案的排序集（字母，平均评级等）;然后根据限制和偏移量拉出ZRANGE切片
• 将订购数据直接存储到每个密钥的JSON字符串数据中。
• 使用SELECT id FROM table ORDER BY _ 命中postgres，并使用id直接从hashmap商店中提取

有关如何最好地解决此问题的任何其他想法或建议？提前谢谢。

Answer 1

因此，正如下面的评论中提到的Sorted Sets是在缓存中实现排序和过滤功能的好方法。以下面的示例为例，说明如何解决需要在哈希中对对象进行排序的问题：

1. 给定一个名为“movies”的哈希，其方案为bucket：objectId - ＆gt; object，它是一个JSON字符串表示形式（阅读关于性能的“哈希”哈希here.

2. 创建一个名为“movieRatings”的有序集，其中每个成员都是来自“movies”哈希的objectId，其得分是所有评级值的平均值（由数据库计算）。只需使用您想要排序的数字表示，Redis为您提供了如何提取所需切片的灵活性。

3. 这个简单的方案在可以实现的目标方面具有很大的灵活性 - 你只需要为你的排序集找一组符合你要求的键，然后用你的“电影”哈希中的HMGET查找这些键。两个快速Redis电话，问题解决了。

4. 冲洗并重复您需要的任何类型的订单，例如“评论数量”，“按字母顺序”，“演员数量”等。过滤也可以这种方式进行，但正常的设置可能是足以达到这个目的。

Answer 2

这取决于您的需求。您的每个策略都可以运作。

• 您为每种方式存储辅助排序集的第一种方法 如果你有一个非常大的，你想订购是最好的方法 哈希和/或您经常运行您的订单查询。这种方法会 如果您的哈希值很大，则需要大量内存，但它也可以很好地扩展 在时间复杂度方面，随着哈希变大，你就开始了 更频繁地运行订单查询。另一方面，它 介绍了数据结构的复杂性，感觉就像你一样 试图将Redis用于像Postgres，MySQL那样的典型数据库 或者Mongo会更好。

• 将订购数据直接存储到您的密钥中意味着您需要提取 每次执行订单查询时，您的整个哈希值。也许那不是 如果您的哈希非常小，或者您不经常执行有序查询，那么这么糟糕，但这根本不会扩展。

• 如果您已经点击Postgres获取密钥，为什么不将这些值存储在Postgres中。这比击中Postgres然后击中Redis要便宜得多，而且你的代码会依赖于更少的东西。 IMO，这可能是你最好的选择，并且最自然地工作。这样做，除非你有一些非常好的理由不在Postgres中存储价值，或者有一些非常大的速度问题，在这种情况下请遵循你的第一个策略。