【redis专题(10)】KEY设计原则与技巧

对比着关系型数据库，我们对redis key的设计一般有以下两种格式：

表名：主键名：主键值：列名
表名：主键值：列名 在所有主键名都是id的情况下（其实我个人不喜欢这种情况，比如user表，它的主键名就应该是user_id，而不是id,这样在表与表之间关联的时候一目了然）

用冒号作为分割是设计key的一种不成文的原则，遵循这种格式设计出的key在某些redis客户端下可以有效的识别；

但是，在关系型数据中，除主键外，还有可能根据其他列来查询。
如上表中， username 也是极频繁查询的，往往这种列也是加了索引的。
转换到k-v数据中，则也要相应的生成一条按照该列为主的key-value。

Set user:username:lisi:uid  9  #但是要保证username是唯一的; 这样，我们可以根据username:lisi:uid ，查出userid=9， 再查user:9:password/email ...

mysql与redis的数据转换实例

mysql数据准备

CREATE TABLE `book` (  `book_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `name` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '书名',  `add_time` int(10) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '添加时间',  PRIMARY KEY (`book_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='书本表';INSERT INTO book VALUES (5, 'PHP圣经', UNIX_TIMESTAMP() ), (6, 'ruby实战', UNIX_TIMESTAMP() ), (7, 'mysql运维', UNIX_TIMESTAMP() ), (8, 'ruby服务端编程', UNIX_TIMESTAMP() ); CREATE TABLE `tag` (  `tag_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `tag_name` char(40) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '标签名',  PRIMARY KEY (`tag_id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='标签表';INSERT INTO tag VALUES (1, 'PHP'), (2, 'ruby'), (3, 'mysql'), (4, 'database');CREATE TABLE `tag_book` (  `tag_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '标签ID',  `book_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '书ID',  KEY `tag_id` (`tag_id`),  KEY `book_id` (`book_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='标签与书关系表';INSERT INTO `tag_book` (`tag_id`, `book_id`) VALUES ('4', '7'),('1', '5'),('2', '6'),('2', '8');

我们有以下查询需求：

# 《mysql运维》有几个标签：SELECT tag_name FROM `book` AS b INNER JOIN tag_book AS tb ON b.book_id = tb.book_id INNER JOIN tag AS t ON tb.tag_id = t.tag_id WHERE `name` = 'mysql运维';    # 标签ruby下有几本书：SELECT b.name FROM `book` AS b INNER JOIN tag_book AS tb ON b.book_id = tb.book_id INNER JOIN tag AS t ON tb.tag_id = t.tag_id WHERE t.`tag_name` = 'ruby';

换到redis中，我们可以如下操作：

一个标签下面可以包含很多书籍，一个书籍也可以包含很多标签。这种从属关系如果没有排序需求的，我们可以使用集合：

可以准确表达从属关系，一个标签PHP的集合下面有：哪些书籍（存ID就可以了）
集合不仅可以方便CURD，还可以求并集交集等

set book:book_id:5:name 'PHP圣经'set book:book_id:6:name 'ruby实战'set book:book_id:7:name 'mysql运维'set book:book_id:8:name 'ruby服务端编程'sadd tag:tag_name:php:book_id 5sadd tag:tag_name:ruby:book_id 6 8sadd tag:tag_name:database:book_id 7sadd tag:tag_name:mysql:book_id 7# ruby下面有哪些书127.0.0.1:6379> sort tag:tag_name:ruby:book_id get book:book_id:*:nameruby实战ruby服务端编程 # 标签同时包含mysql，与database的书 【取交集】127.0.0.1:6379> sinter tag:tag_name:database:book_id tag:tag_name:mysql:book_id7 # 在根据book:book_id:7:name获得书籍名称，但如果返回的数据量大，可以先添加一个store参数存到一个临时集合里，然后再用sort分页取回；# 查所有的PHP以及mysql的书；【取并集】127.0.0.1:6379> sunion tag:tag_name:php:book_id tag:tag_name:mysql:book_id57set book:book_id:9:name 'javascript权威指南'set book:book_id:10:name 'HTML+CSS'sadd tag:tag_name:web:book_id 5 9 10#查web标签中的非PHP书籍127.0.0.1:6379> sdiff tag:tag_name:web:book_id tag:tag_name:php:book_id910

总结如下：

表达从属关系（一对多，多对多），最好用集合；比如：书名和标签，关注与被关注（微博粉丝关系）等等。
求最近的，一般利用链表后入后出的特性。比如：最近N个登录的用户，可以维护一个登录的链表，控制他的长度，使得里面永远保存的是最近的N个登录用户。
对于排序，积分榜这类需求，可以用有序集合，比如：我们把用户和登录次数统一存储在一个sorted set里，然后就可以求出登录次数最多用户。
对于大数据量的非是即否关系，还可以通过位图（setbit）的方式，比如：1亿个用户, 每个用户登陆/做任意操作,记为今天活跃,否则记为不活跃；（每天一个位图来记录，会员id就是位图的位置）；

转自 https://www.cnblogs.com/nixi8/p/6708252.html

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