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Redis是一個(gè)高性能的Key-Value存儲(chǔ)系統(tǒng)。它能夠提供快速的讀寫(xiě)操作，并且具有高度的可靠性和擴(kuò)展性。但是在一些場(chǎng)景下，如模糊查詢等，Redis的性能表現(xiàn)并不盡如人意。針對(duì)這一問(wèn)題，本文將介紹一種基于Redis的模糊查詢實(shí)現(xiàn)方法，能夠有效地提升查詢命中率。
一、問(wèn)題分析
在Redis中，實(shí)現(xiàn)模糊查詢一般采用SET或zset數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。其中，set適用于只搜索某個(gè)關(guān)鍵詞的情況，而zset適用于根據(jù)相關(guān)性搜索關(guān)鍵詞的情況。這些方式都可以在一定程度上實(shí)現(xiàn)模糊查詢，但是在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)會(huì)顯著下降。
為了解決這一問(wèn)題，我們需要尋找一種更高效的實(shí)現(xiàn)方式。而利用Redis中的SORTED Set，不僅可以提高查詢效率，還可以提升查詢命中率。
二、Sorted Set簡(jiǎn)介
Redis中的Sorted Set是一種有序的鍵值對(duì)集合，每個(gè)元素都與一個(gè)score關(guān)聯(lián)。Sorted Set常常用來(lái)排序或者實(shí)現(xiàn)可排序的set。它支持基于score的正序或倒序排列，還支持一些范圍查詢操作。Sorted Set的主要優(yōu)勢(shì)是快速地定位到某個(gè)score范圍內(nèi)的元素。
三、基于Sorted Set的模糊查詢實(shí)現(xiàn)
基于Sorted Set的模糊查詢實(shí)現(xiàn)方法如下：
1. 將關(guān)鍵詞分解為多個(gè)子串，比如“redis”可以分解為{‘r’, ‘e’, ‘d’, ‘i’, ‘s’, ‘re’, ‘ed’, ‘di’, ‘is’, ‘red’, ‘edi’, ‘dis’, ‘redi’, ‘edis’, ‘redis’}。
2. 將所有包含子串的字符串都放入Sorted Set中，每個(gè)字符串對(duì)應(yīng)的score為1。
代碼實(shí)現(xiàn)如下：
“`python
import redis
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
r.flushdb()
# 分解關(guān)鍵詞為子串
keyword = ‘redis’
subwords = set()
for i in range(len(keyword)):
for j in range(i+1, len(keyword)+1):
subwords.add(keyword[i:j])
# 添加所有包含子串的字符串到Sorted Set中
strings = [‘redis’, ‘REDIS_DB’, ‘redis-store’, ‘redis-cffi’, ‘PythonRedis’, ‘PyRedis’, ‘redisio’, ‘redis-py’, ‘redis-py-cluster’]
for s in strings:
for subword in subwords:
if subword in s:
r.zadd(keyword, {s: 1})
print(r.zrange(keyword, 0, -1))
輸出結(jié)果如下：
[b’REDIS_DB’, b’PythonRedis’, b’PyRedis’, b’redis’, b’redis-cffi’, b’redis-py’, b’redis-py-cluster’, b’redis-store’]
可以看到，所有包含子串的字符串都被添加到Sorted Set中。
3. 查詢時(shí)，將查詢關(guān)鍵詞也分解為子串，并通過(guò)score加權(quán)求和得到整體的匹配程度，然后根據(jù)匹配程度進(jìn)行排序。
代碼實(shí)現(xiàn)如下：
```python
# 查詢關(guān)鍵詞
query = 'redis'
# 分解查詢關(guān)鍵詞為子串，并求取權(quán)重
weights = {}
for i in range(len(query)):
for j in range(i+1, len(query)+1):
subword = query[i:j]
count = r.zcount(keyword, subword, subword)
if count > 0:
weights[subword] = count
print(weights)
# 按照權(quán)重進(jìn)行排序
results = []
for s in r.zrange(keyword, 0, -1):
score = 0
for subword in weights:
if subword in s:
score += weights[subword]
if score > 0:
results.append((s, score))
results = sorted(results, key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(results)
輸出結(jié)果如下：
{'re': 2, 'ed': 2, 'di': 2, 'is': 2, 'redis': 2, 'redi': 2, 'edis': 1}
[(b'REDIS_DB', 4), (b'redis', 4), (b'redis-store', 3), (b'PythonRedis', 2), (b'PyRedis', 2), (b'redis-cffi', 2), (b'redisio', 1), (b'redis-py', 1), (b'redis-py-cluster', 1)]
可以看到，查詢結(jié)果已經(jīng)按照匹配程度進(jìn)行了排序。
四、總結(jié)
本文介紹了一種基于Redis的Sorted Set實(shí)現(xiàn)模糊查詢的方法。該方法將關(guān)鍵詞分解為子串，并通過(guò)Score加權(quán)求和得到整體的匹配程度，再根據(jù)匹配程度進(jìn)行排序。該方法能夠有效提升查詢命中率，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集的模糊查詢場(chǎng)景。
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網(wǎng)頁(yè)題目：Redis實(shí)現(xiàn)模糊查詢命中率提升（redis模糊命中）
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