高效查询无压力，Redis多表查询技能get!（redis多表查询）

Redis作为一个高性能，开源的分布式内存对象缓存系统，一般用于临时数据存储，典型的场景是用来缓存实时数据库查询或经常使用的数据，以提高访问速度和系统的可伸缩性，为企业带来高效的查询体验。

有时候，数据库的多表查询乍看之下似乎有点复杂，不过，也不是没有好的办法可以解决它。如果使用Redis，通过在缓存中存储多个表的数据，将多个表查询转化为一次查询，可以极大地提高查询效率，改进查询体验，同时减轻数据库的压力。

下面介绍一下如何使用Redis实现多表查询：

首先，我们需要创建一个字典，用来存储表的映射关系，比如用表对表的字典存储：

table_mapping = {
   "table1": ["table2", "table3", "table4"],
   "table2": ["table3"],
   "table3": ["table4"]
}

然后，我们遍历表的映射关系，把各表的数据按照要求格式读取到Redis中：

for k, v in table_mapping.items():
    for t in v:
        key = f"{k}:{t}"
        t1_data = get_data_from_table1(t)
        t2_data = get_data_from_table2(t)
        redis_client.hset(key, 'table1', json.dumps(t1_data))
        redis_client.hset(key, 'table2', json.dumps(t2_data))

只要数据有更新，就及时更新Redis缓存，以保证查询的数据的准确性。

在进行查询的时候，无需读取多个表，而是只需要一次从Redis读取，节省系统资源：

def query_multi_tables(table_mapping):
    result = {}
    for k, v in table_mapping.items():
        result[k] = {}
        for t in v:
            key = f"{k}:{t}"
            t1_data = redis_client.hget(key, 'table1')
            t2_data = redis_client.hget(key, 'table2')
            result[k][t] = (t1_data, t2_data)
    return result
    ```
Redis多表查询不仅提高查询效率，还可以避免数据库访问，实现高性能跟可伸缩性。正确使用Redis多表查询，可以最大程度地提升查询性能，让用户体验得到大大改善。