大家如果是做後端開發的，想必都實現過列表查詢的介面，當然有的查詢條件很簡單，一條 sql 就搞定了。
但有的查詢條件極其複雜，再加上庫表中設計的各種不合理，導致查詢介面特別難寫，然後加班什麼的就不用說了(不知各位有沒有這種感受呢~)。
下面以乙個例子開始，這是某購物**的搜尋條件，如果讓你實現這樣的乙個搜尋介面，你會如何實現?
當然你說借助搜尋引擎，像 elasticsearch 之類的，你完全可以實現。但我這裡想說的是，如果要你自己實現呢?
從上圖中可以看出，搜尋總共分為 6 大類，每大類中又分了各個子類。
這中間，各大類條件之間是取的交集，各子類中有單選、多選、以及自定義的情況，最終輸出符合條件的結果集。
好了，既然需求很明確了，我們就開始來實現。
實現 1
率先登場是小 a 同學，他是寫 sql 方面的「專家」。小 a 信心滿滿的說：「不就是乙個查詢介面嗎?看著條件很多，但憑著我豐富的 sql 經驗，這點還是難不倒我的。」
於是乎就寫出了下面這段**(這裡以 mysql 為例)：
select ... from table_1**在測試環境跑了一把，結果好像都匹配上了，於是準備上預發。這一上預發，問題就開始暴露出來。left join table_2
left join table_3
left join (select ... from table_x where ...) tmp_1
...
where ...
order by ...
limit m,n
預發為了盡可能的逼真線上環境，所以資料量自然而然要比測試大的多。所以這麼乙個複雜的 sql，它的執行效率可想而知。測試同學果斷把小 a 的**給打了回來。
實現 2
總結了小 a 失敗的教訓，小 b 開始對 sql 進行了優化，先是通過了 explain 關鍵字進行 sql 效能分析，對該加索引的地方都加上了索引。
同時將一條複雜 sql 拆分成了多條 sql，計算結果在程式記憶體中進行計算。
偽**如下：
$result_1 = query('select ... from table_1 where ...');
$result_2 = query('select ... from table_2 where ...');
$result_3 = query('select ... from table_3 where ...');
...
$result = array_intersect($result_1, $result_2, $result_3, ...);
這種方案從效能上明顯比第一種要好很多，可是在功能驗收的時候，產品經理還是覺得查詢速度不夠快。
小 b 自己也知道，每次查詢都會向資料庫查詢多次，而且有些歷史原因，部分條件是做不到單錶查詢的，所以查詢等待的時間是避免不了的。
實現 3
小 c 從上面的方案中看到了優化的空間。他發現小 b 在思路上是沒問題的，將複雜條件拆分，計算各個子維度的結果集，最後將所有的子結果集進行乙個彙總合併，得到最終想要的結果。
於是他突發奇想，能否事先將各個子維度的結果集給快取起來，這要查詢的時候直接去取想要的子集，而不用每次去查庫計算。
這裡小 c 採用 redis 來儲存快取資料，用它的主要原因是，它提供了多種資料結構，並且在 redis 中進行集合的交並集操作是一件很容易的事情。
具體方案，如圖所示：
這裡每個條件都事先將計算好的結果集 id 存入對應的 key 中，選用的資料結構是集合(set)。
查詢操作包括：
這其實就是所謂的反向索引。這裡會發現，漏了乙個**的條件。從需求中可知，**條件是個區間，並且是無窮舉的。
所以上述的這種窮舉條件的 key-value 方式是做不到的。這裡我們採用 redis 的另一種資料結構進行實現，有序集合(sorted set)：
將所有商品加入 key 為**的有序集合中，值為商品 id，每個值對應的分數為商品**的數值。
這樣在 redis 的有序集合中就可以通過 zrangebyscore 命令，根據分數(**)區間，獲取相應結果集。
至此，方案三的優化已全部結束，將資料的查詢與計算通過快取的手段，進行了分離。
在每次查詢時，只需要簡單的查詢 redis 幾次就能得出結果。查詢速度上符合了驗收的要求。
擴充套件
①分頁
這裡你或許發現了乙個嚴重的功能缺陷，列表查詢怎麼能沒有分頁。是的，我們馬上來看 redis 是如何實現分頁的。
分頁主要涉及排序，這裡簡單起見，就以建立時間為例。如圖所示：
圖中藍色部分是以建立時間為分值的商品有序集合，藍色下方的結果集即為條件計算而得的結果，通過 zinterstore 命令，賦結果集權重為 0，商品時間結果為 1，取交集而得的結果集賦予建立時間分值的新有序集合。
對新結果集的操作即能得到分頁所需的各個資料：
②資料更新
關於索引資料更新的問題，有兩種方式來進行。一種是通過商品資料的修改，來即時觸發更新操作，一種是通過定時指令碼來進行批量更新。
這裡要注意的是，關於索引內容的更新，如果暴力的刪除 key，再重新設定 key。
因為 redis 中兩個操作不會是原子性進行的，所以中間可能存在空白間隙，建議採用僅移除集合中失效元素，新增新元素的方式進行。
③效能優化
redis 是記憶體級操作，所以單次的查詢會很快。但是如果我們的實現中會進行多次的 redis 操作，redis 的多次連線時間可能是不必要時間消耗。
通過使用 multi 命令，開啟乙個事務，將 redis 的多次操作放在乙個事務中，最後通過 exec 來進行原子性執行。
注意：這裡所謂的事務，只是將多個操作在一次連線中執行，如果執行過程中遇到失敗，是不會回滾的。
總結
這裡只是乙個採用 redis 優化查詢搜尋的乙個簡單 demo，和現有的開源搜尋引擎相比，它更輕量，學習成本頁相應低些。
其次，它的一些思想與開源搜尋引擎是類似的，如果再加上詞語解析，也可以實現類似全文檢索的功能。
如何用SQL語句實現精確搜尋以及模糊搜尋
在寫web專案的時候,搜尋是必須提供的功能 就像你在google裡搜尋sql server 2000,它首先嚴格匹配整個字串 在找不到的情況下,看有沒有包含這三個單詞的結果 如果連三個單詞都包含的結果都沒有,就試著找出包含任乙個詞的結果 下面的 是用c 在 中動態構建這種搜尋模式的條件語句的函式 s...
如何用SQL語句實現精確搜尋以及模糊搜尋
在寫web專案的時候,搜尋是必須提供的功能 就像你在google裡搜尋sql server 2000,它首先嚴格匹配整個字串 在找不到的情況下,看有沒有包含這三個單詞的結果 如果連三個單詞都包含的結果都沒有,就試著找出包含任乙個詞的結果 下面的 是用c 在 中動態構建這種搜尋模式的條件語句的函式 s...
如何用Redis實現分布式鎖
就是分布式系統要訪問共享資源，為了避免併發訪問資源帶來錯誤，我們為共享資源新增一把鎖，讓各個訪問互斥，保證併發訪問的安全性，這就是使用分布式鎖的原因。1.在分布式系統環境下，乙個方法在同一時間只能被乙個機器的乙個執行緒執行 2.高可用的獲取鎖與釋放鎖 3.高效能的獲取鎖與釋放鎖 4.具備可重入特性 ...