CH09-实现搜索
场景
下面以一个例子开始,这是某购物网站的搜索条件,如果让你实现这样的一个搜索接口,你会如何实现?
从上图中可以看出,搜索总共分为6大类,每大类中又分了各个子类。这中间,各大类条件之间是取的交集,各子类中有单选、多选、以及自定义的情况,最终输出符合条件的结果集。
好了,既然需求很明确了,我们就开始来实现。
实现一
以下面这段代码为例:
select ... from table_1
left join table_2
left join table_3
left join (select ... from table_x where ...) tmp_1
...
where ...
order by ...
limit m,n
代码在测试环境跑了一把,结果好像都匹配上了,于是准备上预发。这一上预发,问题就开始暴露出来。预发为了尽可能的逼真线上环境,所以数据量自然而然要比测试大的多。所以这么一个复杂的 SQL,它的执行效率可想而知。
实现二
通过了explain
关键字进行SQL性能分析,对该加索引的地方都加上了索引。同时将一条复杂SQL拆分成多条SQL,计算结果在程序内存中进行计算。
$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, ...);
这种方案从性能上明显比第一种要好很多,但查询速度不够快。每次查询都会向数据库查询多次,而且有些历史原因,部分条件是做不到单表查询的,所以查询等待的时间是避免不了的。
实现三
从上面的方案中看到了优化的空间。方案二在思路上是没问题的,将复杂条件拆分,计算各个子维度的结果集,最后将所有的子结果集进行一个汇总合并,得到最终想要的结果。
如果事先将各个子维度的结果集给缓存起来,这要查询的时候直接去取想要的子集,而不用每次去查库计算。
这里采用 Redis 来存储缓存数据,用它的主要原因是,它提供了多种数据结构,并且在 Redis 中进行集合的交并集操作是一件很容易的事情。
具体方案,如图所示:
这里每个条件都事先将计算好的结果集ID存入对应的key中,选用的数据结构是集合(Set)。查询操作包括:
- 子类单选:直接根据条件 key,获取对应结果集;
- 子类多选:根据多个条件 Key,进行并集操作,获取对应结果集;
- 最终结果:将获取的所有子类结果集进行交集操作,得到最终结果;
这其实就是所谓的反向索引。
这里会发现,漏了一个价格的条件。从需求中可知,价格条件是个区间,并且是无穷举的。所以上述的这种穷举条件的 Key-Value 方式是做不到的。这里我们采用 Redis 的另一种数据结构进行实现,有序集合(Sorted Set):
将所有商品加入 Key 为价格的有序集合中,值为商品ID,每个值对应的分数为商品价格的数值。这样在 Redis 的有序集合中就可以通过ZRANGEBYSCORE
命令,根据分数(价格)区间,获取相应结果集。
至此,方案三的优化已全部结束,将数据的查询与计算通过缓存的手段,进行了分离。在每次查找时,只需要简单的查找 Redis 几次就能得出结果。查询速度上符合了验收的要求。
扩展
分页
这里你或许发现了一个严重的功能缺陷,列表查询怎么能没有分页。是的,我们马上来看 Redis 是如何实现分页的。
分页主要涉及排序,这里简单起见,就以创建时间为例。
如图所示:
图中蓝色部分是以创建时间为分值的商品有序集合,蓝色下方的结果集即为条件计算而得的结果,通过ZINTERSTORE
命令,赋结果集权重为0,商品时间结果为1,取交集而得的结果集赋予创建时间分值的新有序集合。对新结果集的操作即能得到分页所需的各个数据:
- 页面总数为:
ZCOUNT
命令 - 当前页内容:
ZRANGE
命令 - 若以倒序排列:
ZREVRANGE
命令
更新
关于索引数据更新的问题,有两种方式来进行。一种是通过商品数据的修改,来即时触发更新操作,一种是通过定时脚本来进行批量更新。这里要注意的是,关于索引内容的更新,如果暴力的删除 Key,再重新设置 Key。因为 Redis 中两个操作不会是原子性进行的,所以中间可能存在空白间隙,建议采用仅移除集合中失效元素,添加新元素的方式进行。
性能优化
Redis 是内存级操作,所以单次的查询会很快。但是如果我们的实现中会进行多次的 Redis 操作,Redis 的多次连接时间可能是不必要时间消耗。通过使用MULTI
命令,开启一个事务,将 Redis 的多次操作放在一个事务中,最后通过EXEC
来进行原子性执行(注意:这里所谓的事务,只是将多个操作在一次连接中执行,如果执行过程中遇到失败,是不会回滚的)。
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