摘要：高斯Redis 搭建业务二级索引，低成本，高性能，实现性能与成本的双赢。
本文分享自华为云社区《华为云GaussDB(for Redis)揭秘第21期：使用高斯Redis实现二级索引》，作者：高斯Redis官方博客。
一、背景
提起索引，第一印象就是数据库的名词，但是，高斯Redis也可以实现二级索引！！！高斯Redis中的二级索引一般利用zset来实现。高斯Redis相比开源Redis有着更高的稳定性、以及成本优势，使用高斯Redis zset实现业务二级索引，可以获得性能与成本的双赢。
索引的本质就是利用有序结构来加速查询，因而通过Zset结构高斯Redis可以轻松实现数值类型以及字符类型索引。
• 数值类型索引（zset按分数排序）：
• 字符类型索引（分数相同时zset按字典序排序）：
下面让我们切入两类经典业务场景，看看如何使用高斯Redis来构建稳定可靠的二级索引系统。
二、场景一：词典补全
当在浏览器中键入查询时，浏览器通常会按照可能性推荐相同前缀的搜索，这种场景可以用高斯Redis二级索引功能实现。
2.1 基本方案
最简单的方法是将用户的每个查询添加到索引中。当需要进行用户输入补全推荐时，使用ZRANGEBYLEX执行范围查询即可。如果不希望返回太多条目，高斯Redis还支持使用LIMIT选项来减少结果数量。
• 将用户搜索banana添加进索引：
ZADD myindex 0 banana:1
• 假设用户在搜索表单中输入“bit”，并且我们想提供可能以“bit”开头的搜索关键字。
ZRANGEBYLEX myindex "[bit" "[bit\xff"
即使用ZRANGEBYLEX进行范围查询，查询的区间为用户现在输入的字符串，以及相同的字符串加上一个尾随字节255（\xff）。通过这种方式，我们可以获得以用户键入字符串为前缀的所有字符串。
2.2 与频率相关的词典补全
实际应用中通常希望按照出现频率自动排序补全词条，同时可以清除不再流行的词条，并自动适应未来的输入。我们依然可以使用高斯Redis的ZSet结构实现这一目标，只是在索引结构中，不仅需要存储搜索词，还需要存储与之关联的频率。
• 将用户搜索banana添加进索引
• 判断banana是否存在
ZRANGEBYLEX myindex "[banana:" + LIMIT 0 1
• 假设banana不存在，添加banana:1，其中1是频率
ZADD myindex 0 banana:1
• 假设banana存在，需要递增频率
若ZRANGEBYLEX myindex "[banana:" + LIMIT 0 1 中返回的频率为1
1）删除旧条目：
ZREM myindex 0 banana:1
2）频率加一重新加入：
ZADD myindex 0 banana:2
请注意，由于可能存在并发更新，因此应通过Lua脚本发送上述三个命令，用Lua script自动获得旧计数并增加分数后重新添加条目。
• 假设用户在搜索表单中输入“banana”，并且我们想提供相似的搜索关键字。通过ZRANGEBYLEX获得结果后按频率排序。
ZRANGEBYLEX myindex "[banana:" + LIMIT 0 10 1) "banana:123"
2) "banaooo:1"
3) "banned user:49"
4) "banning:89"
• 使用流算法清除不常用输入。从返回的条目中随机选择一个条目，将其分数减1，然后将其与新分数重新添加。但是，如果新分数为0，我们需从列表中删除该条目。
• 若随机挑选的条目频率是1，如banaooo:1
ZREM myindex 0 banaooo:1
• 若随机挑选的条目频率大于1，如banana:123
ZREM myindex 0 banana:123
ZADD myindex 0 banana:122
从长远来看，该索引会包含热门搜索，如果热门搜索随时间变化，它还会自动适应。
三、场景二：多维索引
除了单一维度上的查询，高斯Redis同样支持在多维数据中的检索。例如，检索所有年龄在50至55岁之间，同时薪水在70000至85000之间的人。实现多维二级索引的关键是通过编码将二维的数据转化为一维数据，再基于高斯Redis zset存储。
从可视化视角表示二维索引。下图空间中有一些点，它们代表我们的数据样本，其中x和y是两个变量，其最大值均为400。图片中的蓝色框代表我们的查询。我们希望查询x介于50和100之间，y介于100和300之间的所有点。
3.1 数据编码
若插入数据点为x = 75和y = 200
1） 填充0（数据最大为400，故填充3位）
x = 075
y = 200
2） 交织数字，以x表示最左边的数字，以y表示最左边的数字，依此类推，以便创建一个编码
027050
若使用00和99替换最后两位，即027000 to 027099，map回x和y，即：
x = 70-79
y = 200-209
因此，针对x=70-79和y = 200-209的二维查询，可以通过编码map成027000 to 027099的一维查询，这可以通过高斯Redis的Zset结构轻松实现。
同理，我们可以针对后四/六/etc位数字进行相同操作，从而获得更大范围。
3） 使用二进制
为获得更细的粒度，可以将数据用二进制表示，这样在替换数字时，每次会得到比原来大二倍的搜索范围。假设我们每个变量仅需要9位（以表示最多400个值的数字），我们采用二进制形式的数字将是：
x = 75 -> 001001011
y = 200 -> 011001000
交织后，000111000011001010
让我们看看在交错表示中用0s ad 1s替换最后的2、4、6、8，...位时我们的范围是什么：
3.2 添加新元素
若插入数据点为x = 75和y = 200
x = 75和y = 200二进制交织编码后为000111000011001010，
ZADD myindex 0 000111000011001010
3.3 查询
查询：x介于50和100之间，y介于100和300之间的所有点
从索引中替换N位会给我们边长为2^(N/2)的搜索框。因此，我们要做的是检查搜索框较小的尺寸，并检查与该数字最接近的2的幂，并不断切分剩余空间，随后用ZRANGEBYLEX进行搜索。
下面是示例代码：
def spacequery(x0,y0,x1,y1,exp)
bits=exp*2
x_start = x0/(2**exp)
x_end = x1/(2**exp)
y_start = y0/(2**exp)
y_end = y1/(2**exp)
(x_start..x_end).each{|x|
(y_start..y_end).each{|y|
x_range_start = x*(2**exp)
x_range_end = x_range_start | ((2**exp)-1)
y_range_start = y*(2**exp)
y_range_end = y_range_start | ((2**exp)-1)
puts "#{x},#{y} x from #{x_range_start} to #{x_range_end}, y from #{y_range_start} to #{y_range_end}" # Turn it into interleaved form for ZRANGEBYLEX query.
# We assume we need 9 bits for each integer, so the final
# interleaved representation will be 18 bits.
xbin = x_range_start.to_s(2).rjust(9,'0')
ybin = y_range_start.to_s(2).rjust(9,'0')
s = xbin.split("").zip(ybin.split("")).flatten.compact.join("")
# Now that we have the start of the range, calculate the end
# by replacing the specified number of bits from 0 to 1.
e = s[0..-(bits+1)]+("1"*bits)
puts "ZRANGEBYLEX myindex [#{s} [#{e}"
}
}
end spacequery(50,100,100,300,6)
四、总结
本文介绍了如何通过高斯Redis搭建二级索引，二级索引在电商、图（hexastore）、游戏等领域具有广泛的应用场景，高斯redis现网亦有很多类似应用。高斯Redis基于存算分离架构，依托分布式存储池确保数据强一致，可方便的支持二级索引功能，为企业客户提供稳定可靠、超高并发，且能够极速弹性扩容的核心数据存储服务。
附录
- 本文作者：华为云数据库GaussDB(for Redis)团队
- 杭州/西安/深圳简历投递：[email protected]
- 更多产品信息，欢迎访问官方博客：bbs.huaweicloud.com/blogs/248875
使用高斯Redis实现二级索引的更多相关文章
- HBase二级索引方案总结
转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1f59bf01018apd.html 附hbase如何创建二级索引以及创建二级索引实例:http://www.aboutyun ...
- 使用ElasticSearch赋能HBase二级索引 | 实践一年后总结
前言:还记得那是2018年的一个夏天,天气特别热,我一边擦汗一边听领导大刀阔斧的讲述自己未来的改革蓝图.会议开完了,核心思想就是:我们要搞一个数据大池子,要把公司能灌的数据都灌入这个大池子,然后让别人 ...
- hbase构建二级索引解决方案
关注公众号:大数据技术派,回复"资料",领取1024G资料. 1 为什么需要二级索引 HBase的一级索引就是rowkey,我们仅仅能通过rowkey进行检索.假设我们相对Hbas ...
- MySQL 优化之 MRR (Multi-Range Read:二级索引合并回表)
MySQL5.6中引入了MRR,专门来优化:二级索引的范围扫描并且需要回表的情况.它的原理是,将多个需要回表的二级索引根据主键进行排序,然后一起回表,将原来的回表时进行的随机IO,转变成顺序IO.文档 ...
- 基于Solr实现HBase的二级索引
文章来源:http://www.open-open.com/lib/view/open1421501717312.html 实现目的: 由于hbase基于行健有序存储,在查询时使用行健十分高效,然后想 ...
- HBase的二级索引，以及phoenix的安装（需再做一次）
一:HBase的二级索引 1.讲解 uid+ts 11111_20161126111111:查询某一uid的某一个时间段内的数据 查询某一时间段内所有用户的数据:按照时间 索引表 rowkey:ts+ ...
- mysql的二级索引
mysql中每个表都有一个聚簇索引(clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引(secondary indexes). 以InnoDB来说,每个Inn ...
- 使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发
使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发 前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1 ...
- HBase二级索引的设计(案例讲解)
摘要 最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询,数据存储用的是HBase,恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力,一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowK ...
- Phoenix二级索引(Secondary Indexing)的使用
摘要 HBase只提供了一个基于字典排序的主键索引,在查询中你只能通过行键查询或扫描全表来获取数据,使用Phoenix提供的二级索引,可以避免在查询数据时全表扫描,提高查过性能,提升查询效率 测试 ...
随机推荐
- 从js向Action传中文参数出现乱码问题的解决方法
Action获取jsp表单中的中文参数,只要整个项目都采用UTF-8编码格式都不会出现乱码问题:但JSP中用到JS,并从JS向Action传中文参数,就会出现中文乱的现象 做项目的时候,发现A ...
- Caused by: java.lang.UnsatisfiedLinkError...解决经历
Caused by: java.lang.UnsatisfiedLinkError: Couldn't load BaiduMapVOS_v2_1_3: findLibrary returned nu ...
- 使用C语言描述静态链表和动态链表
静态链表和动态链表是线性表链式存储结构的两种不同的表示方式. 静态链表的初始长度一般是固定的,在做插入和删除操作时不需要移动元素,仅需修改指针,故仍具有链式存储结构的主要优点. 动态链表是相对于静态链 ...
- 鸟哥的linux私房菜学习记录之档案权限与目录配置
在linux中可以通过ls来查看文件 如ls -al,可以看到类似以下的内容 给个例子来理解下 在目录中如果只有r权限没有x权限无法进入该目录
- Perl初识笔记
前两天项目中遇到了一个Perl脚本程序,需要读懂该程序,由于以前重来没有用过Perl语言,所以没法搞定.今天抽空把该语言的基础看了一遍,基本上内读懂Perl脚本程序了吧.真是如网上很多分享的经验所说, ...
- js抽象类和抽象方法
js中模拟抽象类:在父类中调用一个未定义的方法,这个方法在子类中必须被实现. 1, 模拟类的工厂模式 //基类 var Class = { //基类的静态方法 creat:function(){ // ...
- 如何使用MFC连接Access数据库
(1)新建一个Access数据库文件.将其命名为data.mdb,并创建好表.字段. (2)为系统添加数据源.打开“控制面板”—>“管理工具”—>“数据源”,选择“系统DSN”,点击右边的 ...
- Dynamics 365 for CRM：修改ADFS的过期时间，TokenLifetime
通过Microsoft PowerShell修改ADFS的过期时间实现延长CRM的过期时间 To change the timeout value, you will need to update t ...
- 学生信息管理小系统（以XML为存储方式）
为了更好地应用XML,就写了这个小项目. 下面是我的项目的目录结构 项目思路 dao是Date Access Object 数据访问层,主要是负责操作数据 domain是实体层,类似于bean层,放置 ...
- 【故障公告】10:30-10:45 左右 docker swarm 集群节点问题引发故障
非常抱歉,今天 10:30-10:45 左右由于 docker swarm 集群节点出现问题,造成除博客之外的站点出现访问异常,由此给您带来很大的麻烦,请您谅解. 故障开始时出现有时访问正常有时访问出 ...
![About cv2 dnn. Readnetfromonnx (path) reports error during processing node with 3 inputs and 1 outputs [exclusive release]](/img/59/33381b8d45401607736f05907ee381.png)
