redis专题11KEY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：

1. 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）
2. 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 5
sadd tag:tag_name:ruby:book_id 6 8
sadd tag:tag_name:database:book_id 7
sadd 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:*:name
ruby 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_id
7 
# 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_id
5
7
 
set 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_id
9
10

总结如下：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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）；

mysql 导出数据到 redis

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