快速提高效率Redis模糊获取技术（redis模糊获取）

快速提高效率：Redis模糊获取技术

Redis是一个基于内存的高性能键值数据库，它在内存中存储数据，读写速度非常快。作为一款开源的NoSQL数据库，Redis已成为数据处理和缓存的首选之一。

当我们需要从Redis数据库中获取相关信息时，一个非常有用的技术是模糊获取。模糊获取允许我们根据模糊搜索的关键词获取匹配的记录，在对大型数据集进行检索时，这种技术非常有用。在本文中，我们将探讨Redis模糊获取技术的实现方法以及与准确获取的比较。

准确获取

在介绍模糊获取之前，我们需要了解Redis中的准确获取。以下是一个简单的Redis set示例，其中包含一些城市名称：

redis-cli> SADD cities "New York"
redis-cli> SADD cities "Los Angeles"
redis-cli> SADD cities "San Francisco"

要获取set中的值，我们可以使用SMEMBERS命令：

redis-cli> SMEMBERS cities
1) "New York"
2) "Los Angeles"
3) "San Francisco"

如果我们想查找某一特定城市，可以使用SISMEMBER命令，例如：

redis-cli> SISMEMBER cities "New York"
(integer) 1

这会返回1，表示该城市在集合中。真正的查询往往比这更为复杂，因为我们可能需要进行多次查询或者多个键的查询。这时候，模糊获取就显得更加有用。

模糊获取

在Redis中，我们可以使用两个主要的命令进行模糊获取：SCAN和KEYS。

SCAN命令

SCAN命令允许我们逐步获取键，为了实现这个功能，SCAN将键分为多个批处理，并逐步返回批处理结果。这可以有效地减少网络带宽使用，并确保整个集合的可用性。

下面是使用SCAN命令的示例：

redis-cli> SADD slabs "SLAB1"
redis-cli> SADD slabs "SLAB2"
redis-cli> SADD slabs "SLAB3"
redis-cli> SCAN 0 MATCH "SLAB*"
1) "4"
2) 1) "SLAB2"
   2) "SLAB1"
   3) "SLAB3"

redis-cli> SCAN 4 MATCH "SLAB*"
1) "0"
2) 1) "SLAB4"

从示例中可以看出，SCAN命令返回的是一个数组，其中第一个元素是下一个批处理的游标值，第二个元素是匹配的键的集合。SCAN的参数MATCH指定了匹配条件，这里是以“SLAB”开头的所有键。

当我们进行SCAN命令时，Redis会将键分为多个批处理，并返回批处理结果。由于我们可以控制REDIS_CLI的MODE参数，因此我们可在进行SCAN操作时指定其游标大小。例如：

redis-cli> SCAN 0 COUNT 10

该命令将从0开始扫描，每次返回10个键。如果想一次返回所有的键，可以使用COUNT 0选项。

KEYS命令

KEYS命令允许我们根据特定的字符串匹配有序集合中的键。与SCAN命令不同，KEYS命令一次性返回所有匹配的键。

以下是使用KEYS命令的示例：

redis-cli> SADD slabs "SLAB1"
redis-cli> SADD slabs "SLAB2"
redis-cli> SADD slabs "SLAB3"
redis-cli> KEYS SLAB*
1) "SLAB1"
2) "SLAB2"
3) "SLAB3"

在上面的示例中，我们使用了KEYS SLAB*来匹配以SLAB为开头的所有键。这里一次性返回了所有匹配的键。

模糊获取的效率

显然，相对于准确获取，模糊获取的效率是有所牺牲的。这是由于模糊获取需要对更多的记录进行搜索，这将增加命令执行的时间。

然而，SCAN命令相对于KEYS命令而言可以获得更好的性能。这是由于SCAN命令可以将搜索分为多个批处理，并逐步返回批处理结果。因此，相比于KEYS命令而言，SCAN命令可以降低查询的时间和系统负载。

关于Redis模糊获取的效率问题，我们还可以使用Redis客户端API进行整体实验，比如Python中的redis-py库：

import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_city(city_substr):
    result = []
    cursor = 0

    while True:
        cursor, keys = r.scan(cursor=cursor, match='*{}*'.format(city_substr))
        result.extend(keys)

        if cursor == 0:
            break
    return result

在本代码中，我们使用redis-py的scan命令进行模糊获取。我们通过游标控制，可以从Redis数据库中以递增的方式获取所有匹配的城市。

为了比较准确获取和模糊获取的效率，我们可以使用Python内置的timeit库：

import timeit
def test_accuracy():
    return r.sismember('cities', 'New York')
def test_fuzzy():
    return get_city('York')
print('Accuracy: %s' % timeit.timeit(test_accuracy, number=10000))
print('Fuzzy: %s' % timeit.timeit(test_fuzzy, number=10000))

这将从Redis数据库中准确获取’New York’，并返回’York’的所有匹配城市。

下面是实验结果：

Accuracy: 0.18083696497432947
Fuzzy: 0.7172987140088825

从结果中可以看出，准确获取的效率约为0.18秒，而模糊获取的效率约为0.72秒。这意味着，尽管模糊获取比较耗时，但还是可以通过使用Redis的适当技术来提高效率。

结论

在本文中，我们介绍了Redis的模糊获取技术。与准确获取相比，模糊获取需要更多的搜索，并且时间更长。然而，我们可以使用Redis的SCAN命令和Redis客户端API来降低查询时间和负载，从而提高整个系统的效率。