Question

我正试图找出一种方法，可以在redis中有效地存储和检索按类别划分的文章的受欢迎程度。现在我正在考虑这样的解决方案。

创建一堆哈希来跟踪所有类别中文章的受欢迎程度，其中键是“所有”，年，月或周开始，字段是文章ID，其值为计数器。为了更新文章的受欢迎程度，我将使用HINCRBY来增加该文章的计数器

总体受欢迎的哈希：

all: article_id <counter>  // all time popular
2012: article_id <counter> // popular by year
2012-01: article_id <counter>  // popular by month
2012-01-04: article_id <counter>    // popular by week, where the date is the beginning of the week

为每个类别创建一组哈希，例如下面是＆＃39; category_1＆＃39;

的哈希

<category_1>:all: article_id <counter>  // all time popular
<category_1>:2012: article_id <counter> // popular by year
<category_1>:2012-01: article_id <counter>  // popular by month
<category_1>:2012-01-04: article_id <counter>   // popular by week, where the date is the beginning of the week

＆＃39; category_2＆＃39;

的另一组

<category_2>:all: article_id <counter>  // all time popular
<category_2>:2012: article_id <counter> // popular by year
<category_2>:2012-01: article_id <counter>  // popular by month
<category_2>:2012-01-04: article_id <counter>   // popular by week, where the date is the beginning of the week

因此，每当文章的受欢迎程度提高时，我会增加两组哈希值，一组用于整体，另一组用于文章所属的类别。我还没弄清楚如何检索最受欢迎的文章（全天，每年等），甚至不确定是否可以使用＆＃39;哈希＆＃39;数据类型。

哈希是否有正确的数据结构？关于如何为此建模解决方案的任何想法都会有所帮助。

Answer 1

我认为你会考虑使用有序集而不是哈希。基本上，使用article_id作为成员，使用popular作为分数。为每个时间分辨率保持一个有序集合＆amp;类别排列 - 就像你用哈希所描述的那样。这将允许您使用简单ZRANGEBYSCORE按人气（分数）获取文章（设置成员）。要更新热门程度，请执行ZINCRBY。

Redis结构按类别存储热门文章

1 个答案: