RediSearch的简单使用与总结

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小编点评

**RediSearch 高性能的全文搜索引擎** **前言** RediSearch 是 Redis Labs 提供的一款强大且高效的搜索和全文索引引擎。它是一个基于 Redis 的模块，允许用户在 Redis 数据库中进行复杂的搜索和全文检索操作，而无需将数据导出到其他搜索引擎。 **推荐使用场景** RediSearch 适合以下场景： * 简单且高效的分词搜索 * 大规模的地址数据集 **主要优点** * 简单的安装和配置 * 高性能的搜索和索引 * 支持自定义中文分词器和自定义字典 **缺点** * 针对比较复杂的全文搜索，可能不如 ES 相对不友好 * 仅适用于简单数据类型 **适合场景** * 地址信息搜索（医院地址、省市县地址等） * 针对分词词性出现问题（例如：专业词）的文本搜索 **结论** RediSearch 是一个功能强大的全文搜索引擎，适合需要快速搜索和搜索大规模地址数据集的应用场景。尽管它可能不是最先进的技术，但其性能和易用性使其成为一种可行的选择。

正文

前言

之前就有考虑过想要研究下RediSearch，号称高性能全文索引的功能，这几天闲来无事调研了一番。

RediSearch 介绍

RediSearch 是 Redis Labs 提供的一款强大且高效的搜索和全文索引引擎。它是一个基于 Redis 的模块，允许用户在 Redis 数据库中进行复杂的搜索和全文检索操作，而无需将数据导出到其他搜索引擎。

RediSearch安装

RediSearch 官方推荐的 Docker 方式来安装并启动。

docker run --name redisearch -p 16379:6379 -v redis-data:/data redis/redis-stack-server:latest

--name redisearch 对容器进行命名
-p 16379:6379宿主机16379映射了容器6379端口
-v redis-data:/data 数据卷映射
redis/redis-stack-server:latest 表示采用redis-stack-server的最新版本
然后进入容器中查看是否存在对应模块

docker exec -it redisearch redis-cli

如下图

RediSearch 创建索引和文档

创建索引


FT.CREATE hospitalIndex ON HASH PREFIX 1 hospital: LANGUAGE  "chinese" SCHEMA id NUMERIC province TEXT SORTABLE city TEXT SORTABLE name TEXT SORTABLE

FT.CREATE hospitalIndex 1.0 表示创建一个名为hospitalIndex的全文索引
ON HASH表示数据结构为Hash
PREFIX 1 hospital: 表示是Key是以hospital:为前缀的数据
LANGUAGE "chinese指定数据的语言为中文。这对文本分析和分词很重要，因为针对不同语言有对应的分词器。
SCHEMA id NUMERIC province TEXT SORTABLE city TEXT SORTABLE name TEXT SORTABLE 表示字段结构是 id，provice city name 其中id为数字类型，其他字段为文本参与索引

添加索引文档

ft.add hospitalIndex hospital:1 1.0 language "chinese" fields id 1 province "上海市" city "上海市" name "上海市第六人民医院"
ft.add hospitalIndex hospital:2 1.0 language "chinese" fields id 2 province "上海市" city "上海市" name "上海交通大学医学院附属瑞金医院"
ft.add hospitalIndex hospital:3 1.0 language "chinese" fields id 3 province "上海市" city "上海市" name "上海交通大学医学院附属新华医院"
ft.add hospitalIndex hospital:4 1.0 language "chinese" fields id 4 province "上海市" city "上海市" name "上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心"
ft.add hospitalIndex hospital:5 1.0 language "chinese" fields id 5 province "上海市" city "上海市" name "复旦大学附属中山医院"

FT.ADD hospitalIndex hospital:1 1.0: 将一个文档 hospital:1 添加到 hospitalIndex 索引中，评分为 1.0。
LANGUAGE "chinese": 指定文档的语言为中文。一定要指定对应的语言，这里会采用中文默认的分词器。
FIELDS: 后面跟着一系列字段和对应的值。

查询

ft.search [index] [keywords] language [lang]

从索引名Index中查找对应keywords，而lang为对应语言，默认会按照语言对应的分词器进行分词。

示例1

ft.search hospitalIndex "上海市医院" language "chinese"

示例2

ft.search hospitalIndex "上海市交通大学新华医院" language "chinese"

示例3

ft.search hospitalIndex "附属医院" language "chinese"

不足之处

示例1

尽快已经基本实现了全文索引，但由于RediSearch中的中文分词器还是有些局限性的。

比如下的几个搜索：

如上图所示，上海市第六 是可以搜索到数据的，但 上海第六 就无法搜索到数据了，这是因为RediSearch中的中文分词器对应拆分不好

示例2

如下图

上面的几个搜索例子其实不够恰当
不过我想强调的主要的目的还是 针对如果分词中的部分词性出现了【专业词】(比如:阿莫西林) 或者类似【第六人】这种现象，RediSearch没办法正确分词的。是需要专业的分词器和自定义字典的

示例3

还有个问题是RediSearch中分词对应拆词颗粒度过于细，针对短语的搜索是不够的，聚合搜索效果很差，因为我这次的演示数据是地址数据所以不好展示处出来。
具体可以参考地址

关于RediSearch无法正常执行模糊匹配的解决方案

RediSearch 中默认的中文分词器可能会根据版本的不一致有差异，一般都是 Friso

当然 RediSearch是支持自定义中文分词器和自定义字典的，不过那就是另外的话题了，这里就不提了。
具体可以参考官网：https://redis.io/docs/latest/commands/ft.dictadd/

删除索引

ft.drop hospitalIndex

RediSearch 总结

角度	优势	缺点
场景	适合简单的数据类型和文本	不适合复杂的数据类型，比如富文本，长文本
集成难度	简单指令，方便集成	Redis知识储备，（这个不算什么成本吧）
执行效率	基于内存，搜索速度很快	分词效果不够理想，数据量大会影响性能
社区生态	-	社区目前过于小众
部署	简单搭建，方便集成，支持集群与横向扩展	有一定的不稳定性，毕竟很少见到用于产线环境下。