Go語言操作RediSearch進(jìn)行搜索方法示例詳解

更新時間：2023年12月18日 14:13:22 作者：guoqiang

這篇文章主要為大家介紹了Go語言操作RediSearch進(jìn)行搜索方法示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

引言

RediSearch是一個支持搜索功能的redis模塊。本文對此模塊進(jìn)行了介紹，并用go語言實現(xiàn)了一個簡單示例。

RediSearch提供了查詢、二級索引、全文索引功能。你需要先在相關(guān)Redis條目上建立索引，然后才能使用RediSearch進(jìn)行查詢。

RediSearch使用了壓縮算法和倒序索引算法，使得其在性能和內(nèi)存占用上都有很好的表現(xiàn)。它可以支持精確匹配、模糊匹配、數(shù)字過濾等功能。

docker-compose方式安裝

新建docker-compose.yml文件，內(nèi)容如下：

# redis-stack
version: '3.1'
services:
  redis-stack:
    image: redis/redis-stack-server:latest
    ports:
      - 6380:6379
    volumes:
      - ./data:/data

執(zhí)行命令來啟動容器：

docker-compose up -d

用Go語言操作RediSearch

redissearch-go是一個支持RediSearch的go語言客戶端，使用起來很簡單。下面寫一個簡單的示例：

func TestRedisSearch(t *testing.T) {
    // 連接
    conn := redisearch.NewClient("localhost:6380", "tangshi")
    // 定義索引
    sc := redisearch.NewSchema(redisearch.DefaultOptions).AddField(redisearch.NewTextFieldOptions("title", redisearch.TextFieldOptions{Weight: 5.0, Sortable: true})).AddField(redisearch.NewTextField("content"))
    // 刪除現(xiàn)有索引
    conn.Drop()
    // 創(chuàng)建索引
    err := conn.CreateIndex(sc)
    assert.Equal(t, err, nil)
    // 添加文檔
    doc1 := redisearch.NewDocument("doc1", 1.0)
    doc1.Set("title", "春曉").Set("content", "春眠不覺曉，處處聞啼鳥。夜來風(fēng)雨聲，花落知多少。")
    doc2 := redisearch.NewDocument("doc2", 1.0)
    doc2.Set("title", "春夜喜雨").Set("content", "好雨知時節(jié)，當(dāng)春乃發(fā)生。隨風(fēng)潛入夜，潤物細(xì)無聲。")
    doc3 := redisearch.NewDocument("doc3", 1.0)
    doc3.Set("title", "春夜洛城聞笛").Set("content", "誰家玉笛暗飛聲，散入春風(fēng)滿洛城。此夜曲中聞?wù)哿稳瞬黄鸸蕡@情。")
    doc4 := redisearch.NewDocument("doc4", 1.0)
    doc4.Set("title", "江雪").Set("content", "千山鳥飛絕，萬徑人蹤滅。孤舟蓑笠翁，獨釣寒江雪。")
    doc5 := redisearch.NewDocument("doc5", 1.0)
    doc5.Set("title", "望廬山瀑布").Set("content", "日照香爐生紫煙，遙看瀑布掛前川。飛流直下三千尺，疑是銀河落九天。")
    // 為索引添加文檔
    err = conn.IndexOptions(redisearch.DefaultIndexingOptions, []redisearch.Document{doc1, doc2, doc3, doc4, doc5}...)
    assert.Equal(t, err, nil)
    time.Sleep(time.Millisecond * 100)
    // 搜索 瀑布
    docs, total, err := conn.Search(redisearch.NewQuery("*瀑布*").Limit(0, 5).SetReturnFields("title", "content"))
    assert.Equal(t, err, nil)
    assert.Equal(t, total, 1)
    assert.Equal(t, docs[0].Properties["title"], "望廬山瀑布")
    // 搜索 春
    docs, total, err = conn.Search(redisearch.NewQuery("*春*").Limit(0, 5).SetReturnFields("title", "content").SetSortBy("title", true))
    assert.Equal(t, err, nil)
    assert.Equal(t, total, 3)
    assert.Equal(t, docs[0].Properties["title"], "春夜喜雨")
    for _, item := range docs {
        t.Log(item.Properties["title"], item.Properties["content"])
    }
}

在上面的代碼中，我們創(chuàng)建了一個名為tangshi的索引，然后添加了5個文檔。接下來，我們分別搜索了瀑布和春，并測試了搜索結(jié)果。

RediSearch使用場景

和Eleasticsearch、Solr等搜索引擎相比，RediSearch的功能還是比較簡單的，它并不是要替代這些專業(yè)的搜索引擎，并不適用于所有場景。
它主要適用于以下一些場景：

數(shù)據(jù)量不大，所有索引內(nèi)容可以被放進(jìn)內(nèi)存中。由于redis的數(shù)據(jù)都存儲在內(nèi)存中，如果索引數(shù)據(jù)內(nèi)容過大，可能不適合使用RediSearch。
Ephemeral indexing,即臨時索引，索引內(nèi)容不需要長期存儲。

如果有想詳細(xì)了解的，可以查閱一下下面列出的參考資料。

參考資料