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使用高斯Redis实现二级索引

2022-07-07 17:59:00 【华为云开发者联盟】

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 0 101) "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:123ZADD 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}"        }    }endspacequery(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。