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。

推荐使用场景

RediSearch适合简单且高效的分词搜索场景。
针对较为复杂的全文搜索RediSearch肯定是不如ES这种专业的。但假设有一批地址信息,以医院地址举例,省市县地址这些基本字段,想要快速搜索对应地址一般如下解决方案。

  • 使用Like进行模糊匹配:太过鸡肋,(比如数据是 【上海市徐汇区宜山路第六人民医院】,搜索关键词是【上海第六】肯定是搜索不到数据的)。
  • ES全文索引: 大材小用,杀鸡焉用牛刀
  • 自实现分词和倒排索引,最不推荐!吃力不讨好,尽管市面上有很多中文分词器和全文索引的插件。

这时候就很适合使用RediSearch,既可以实现简单的(倒排索引)。又不需要使用ES那么庞大的中间件,集成起来也相对简单。

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。

参考地址

  1. RediSearch/RediSearch
  2. Redis Real-Time Search, Querying, & Indexing
  3. RediSearch 高性能的全文搜索引擎
  4. 关于RediSearch无法正常执行模糊匹配的解决方案
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