这篇文章主要介绍“redis分词索引法怎么用”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Redis分词索引法怎么用”文章能帮助大家解决问题。
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分词索引法
这种方式是我实践过后，结合上篇的前辈给的观点觉得唯一比较可行且符合redis特性的方式，不过最终效率上还是比不过内存。
详细的实现思路清看Redis作者博客（参考资料1），这里的例子还是基于UserName，英文，并且只针对词组做了长度为3的分词，其他场景请自行扩展。
首先基于AutoComplete的字母搜索，那么我们需要对所有的Name做一个分词，即：
abc => (a, ab, abc)
那么输入a，我们就直接取set a里的内容，输入ab就直接取ab集合的内容。那么我们开始转换，首先我们需要对User表的姓名进行分词：
var redis = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost");var db = redis.GetDatabase();for (var i = 1; i < 4; i++)
{ var data = dbCon.Lookup(string.Format(@"select words, id from (
select Row_number() over (partition by words order by name) as rn,id,words from (
select id, SUBSTRING(name, 1, {0}) as words, name from User
) as t
) t2 where rn <= {1} and words != '' and words is not null", i, 20));
data.ForEach((key, item) => {
db.SetAdd("capqueen:Cache:user:" + key.ToLower(), item.Select(j => j).ToArray());
});
}第一步：采用SQL，分组排序筛选出每个分词的前20条数据，这里使用的是OrmLite的语法。
第二部：存入RedisSet，注意这里其实只是做了一个索引，并不保存具体的User内容
接着搜索的时候我们可以实现如下：
public List SearchWords(string keywords)
{ var redis = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost"); var db = redis.GetDatabase(); var result = db.SetMembers("capqueen:Cache:user:" + keywords.ToLower()); var users = new List(); if (result.Any())
{ //转换成ids var ids = result.ToList().Select(i => i.ToString()); //按照keys获取value ，事先已经存好了Usersvar values = db.StringGet(ids.ToArray()); //构造List Json以加速解析var portsJson = new StringBuilder("[");
values.ToList().ForEach(item =>{ if (!string.IsNullOrWhiteSpace(item))
{
portsJson.Append(item).Append(",");
}
});
portsJson.Append("]");
users = JsonConvert.DeserializeObject>(portsJson.ToString());
}
}
经过实际的测试，这样的写法比前面的Keys确实好了不少，但是性能还是差强人意的。
Scan搜索法
这种方法是我在查阅了Redis的文档之后，发现的，但是也就是试验一下，估计也不能用做生产环境大规模查询。
Scan根据数据结构的不同分为了SCAN\HSCAN\SSCAN\ZSCAN，具体的信息请看文档。我们这里采用了ZSCAN：
ZSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
这里cursor是搜索的迭代的一个游标，具体还没弄明白，pattern就是匹配规则 count就是记录条数
由于我使用的是StackExchange.Redis，它提供的zscan方法是：
IEnumerable SortedSetScan(RedisKey key, RedisValue pattern = null, int pageSize = 10, long cursor = 0, int pageOffset = 0, CommandFlags flags = CommandFlags.None);
public void CreateTerminalCache(List users)
{ if (users == null) return; var db = ConnectionMultiplexer.GetDatabase(); var sourceData = new List>(); //构造集合数据var list = users.Select(item =>{ var value = JsonConvert.SerializeObject(item); //构造原始数据sourceData.Add(new KeyValuePair("capqueen:users:" + item.Id, value)); //构造数据 return new SortedSetEntry(item.Name, item.Id);
}); //添加进有序集合，采用name - id db.SortedSetAdd("capqueen:users:index", list.ToArray()); //添加港口数据key-value db.StringSet(sourceData.ToArray(), When.Always, CommandFlags.None);
}
然后搜索的时候如下:
public List GetUserByWord(string words)
{ var db = ConnectionMultiplexer.GetDatabase(); //搜索var result = db.SortedSetScan("capqueen:users:index", words + "*", 10, 1, 30, CommandFlags.None).Take(30).ToList(); var users = new List(); if (result.Any())
{ //转换成ids var ids = result.ToList().Select(i => i.ToString()); //按照keys获取valuevar values = db.StringGet(ids.ToArray()); //构造List Json以加速解析var portsJson = new StringBuilder("[");
values.ToList().ForEach(item =>{ if (!string.IsNullOrWhiteSpace(item))
{
portsJson.Append(item).Append(",");
}
});
portsJson.Append("]");
users = JsonConvert.DeserializeObject>(portsJson.ToString());
} return users;
}
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