java

关注公众号 jb51net

关闭
首页 > 软件编程 > java > Redis分页排序查询

如何在Redis中实现分页排序查询过程解析

作者:9.0

这篇文章主要介绍了如何在Redis中实现分页排序查询过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

Redis是一个高效的内存数据库,它支持包括String、List、Set、SortedSet和Hash等数据类型的存储,在Redis中通常根据数据的key查询其value值,Redis没有条件查询,在面对一些需要分页或排序的场景时(如评论,时间线),Redis就不太好不处理了。

前段时间在项目中需要将每个主题下的用户的评论组装好写入Redis中,每个主题会有一个topicId,每一条评论会和topicId关联起来,得到大致的数据模型如下:

{
  topicId: 'xxxxxxxx',
  comments: [
    {
      username: 'niuniu',
      createDate: 1447747334791,
      content: '在Redis中分页',
      commentId: 'xxxxxxx',
      reply: [
        {
          content: 'yyyyyy'
          username: 'niuniu'
        },
        ...
      ]
    },
    ...
  ]}

将评论数据从MySQL查询出来组装好存到Redis后,以后每次就可以从Redis获取组装好的评论数据,从上面的数据模型可以看出数据都是key-value型数据,无疑要采用hash进行存储,但是每次拿取评论数据时需要分页而且还要按createDate字段进行排序,hash肯定是不能做到分页和排序的。

那么,就挨个看一下Redis所支持的数据类型:

Hash

主要用于存储key-value型数据,评论模型中全是key-value型数据,所以在这里Hash无疑会用到。

List

主要用于存储一个列表,列表中的每一个元素按元素的插入时的顺序进行保存,如果我们将评论模型按createDate排好序后再插入List中,似乎就能做到排序了,而且再利用List中的LRANGE key start stop指令还能做到分页。嗯,到这里List似乎满足了我们分页和排序的要求,但是评论还会被删除,就需要更新Redis中的数据,如果每次删除评论后都将Redis中的数据全部重新写入一次,显然不够优雅,效率也会大打折扣,如果能删除指定的数据无疑会更好,而List中涉及到删除数据的就只有LPOP和RPOP这两条指令,但LPOP和RPOP只能删除列表头和列表尾的数据,不能删除指定位置的数据,所以List也不太适合。

Set

主要存储无序集合,无序!排除。

SortedSet

主要存储有序集合,SortedSet的添加元素指令ZADD key score member [[score,member]…]会给每个添加的元素member绑定一个用于排序的值score,SortedSet就会根据score值的大小对元素进行排序,在这里就可以将createDate当作score用于排序,SortedSet中的指令ZREVRANGE key start stop又可以返回指定区间内的成员,可以用来做分页,SortedSet的指令ZREM key member可以根据key移除指定的成员,能满足删评论的要求,所以,SortedSet在这里是最适合的。

所以,我需要用到的数据类型有SortSet和Hash,SortSet用于做分页排序,Hash用于存储具体的键值对数据,我画出了如下的结构图:


在上图的SortSet结构中将每个主题的topicId作为set的key,将与该主题关联的评论的createDate和commentId分别作为set的score和member,commentId的顺序就根据createDate的大小进行排列。 当需要查询某个主题某一页的评论时,就可主题的topicId通过指令zrevrange topicId (page-1)×10 (page-1)×10+perPage这样就能找出某个主题下某一页的按时间排好顺序的所有评论的commintId。page为查询第几页的页码,perPage为每页显示的条数。 当找到所有评论的commentId后,就可以把这些commentId作为key去Hash结构中去查询该条评论对应的内容。 这样就利用SortSet和Hash两种结构在Redis中达到了分页和排序的目的。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

您可能感兴趣的文章:
阅读全文