Redis Search是一個(gè)Redis模塊，它使用壓縮的倒排索引來實(shí)現(xiàn)快速的索引和低內(nèi)存占用。Redis Search可以對Redis數(shù)據(jù)進(jìn)行精確短語匹配、模糊搜索、數(shù)值過濾、地理空間篩選等多種搜索功能。Redis Search還支持聚合、高亮、詞干提取、拼寫糾錯(cuò)等特性。

RediSearch查詢語言類似于SQL，但更加簡潔和靈活。你可以使用RediSearch命令來創(chuàng)建索引、添加文檔、搜索文檔、更新文檔、刪除文檔等。

與elasticsearch的比較

elasticsearch是另一個(gè)流行的開源搜索引擎，它也支持全文搜索和聚合功能。那么，Redis Search和elasticsearch有什么區(qū)別和優(yōu)勢呢？

Redis Search是基于內(nèi)存的，它可以提供更高的性能和更低的延遲。elasticsearch則是基于磁盤的，它需要依賴緩存來提高速度。

Redis Search是一個(gè)Redis模塊，它可以直接在Redis中運(yùn)行，無需額外的安裝和配置。elasticsearch則需要單獨(dú)部署和管理。

Redis Search支持多種擴(kuò)展模塊，如RedisJSON（用于處理JSON文檔），RedisGraph（用于處理圖數(shù)據(jù)），RedisTimeSeries（用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)），RediSearch（用于處理全文搜索）等。elasticsearch則需要依賴插件來擴(kuò)展其功能。

一、 Redis Search的安裝

有多種方式可以安裝和使用Redis Search，最簡單的方式是使用Redis Stack Docker鏡像，它已經(jīng)集成了Redis和多個(gè)模塊，包括Redis Search。只需運(yùn)行一條命令，就可以在本地創(chuàng)建一個(gè)RediSearch容器：

要連接到這個(gè)實(shí)例，運(yùn)行：

二、 Redis Search的使用

要使用Redis Search，你首先需要在Redis數(shù)據(jù)上聲明索引，然后使用RediSearch查詢語言來查詢這些數(shù)據(jù)。

1、創(chuàng)建索引

要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)索引，你需要使用FT.CREATE命令，并指定索引名、索引選項(xiàng)和字段名。例如，要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)名為blog的索引，用于存儲博客文章的標(biāo)題、內(nèi)容和標(biāo)簽，你可以運(yùn)行：

這個(gè)命令會創(chuàng)建一個(gè)名為blog的索引，它會自動(dòng)索引所有以blog:為前綴的散列鍵。它還會指定三個(gè)字段：title（文本類型，權(quán)重為5.0），content（文本類型，權(quán)重為1.0）和tags（標(biāo)簽類型，分隔符為逗號）。

2、添加文檔

要添加一個(gè)文檔到索引中，你需要使用FT.ADD命令，并指定文檔ID、字段值和分?jǐn)?shù)。例如，要添加一篇博客文章到blog索引中，你可以運(yùn)行：

這個(gè)命令會添加一個(gè)ID為blog:1的文檔到blog索引中，并給它一個(gè)分?jǐn)?shù)為1.0（默認(rèn)為1.0）。它還會指定三個(gè)字段的值：title為"Hello Redis Search"，content為"This is a blog post about Redis Search, a query and full-text search engine for Redis.“，tags為"redis,search”。

3、搜索文檔

要搜索一個(gè)文檔，你需要使用FT.SEARCH命令，并指定索引名和查詢表達(dá)式。你可以使用多種查詢語法，如精確匹配、模糊匹配、數(shù)值過濾、布爾運(yùn)算等。例如，要搜索blog索引中包含"redis"或"search"的文檔，你可以運(yùn)行：

展開全文

這個(gè)命令會返回一個(gè)結(jié)果集，包含匹配的文檔數(shù)量、文檔ID和字段值。你可以使用LIMIT選項(xiàng)來分頁查詢，或者使用RETURN選項(xiàng)來指定返回哪些字段。

4、更新文檔

要更新一個(gè)文檔，你需要使用FT.PARTIAL命令，并指定文檔ID和要更新的字段值。例如，要更新blog:1文檔的標(biāo)題和標(biāo)簽，你可以運(yùn)行：

這個(gè)命令會更新blog:1文檔的title和tags字段的值，并重新索引這些字段。

5、刪除文檔

要?jiǎng)h除一個(gè)文檔，你需要使用FT.DEL命令，并指定文檔ID。例如，要?jiǎng)h除blog:1文檔，你可以運(yùn)行：

這個(gè)命令會從索引和數(shù)據(jù)庫中刪除blog:1文檔，并返回刪除的數(shù)量。

三、C#操作Redis Search結(jié)構(gòu)

這里使用了NRediSearch和StackExchange.Redis兩個(gè)庫，實(shí)現(xiàn)在C#中使用Redis和RediSearch的功能。也可以把 NRediSearch換為NRedisStack庫， NRedisStack庫基于 StackExchange.Redis 構(gòu)建，旨在為 C# 生態(tài)系統(tǒng)提供對 Redis Stack 命令的原生支持。

以下demo中已添加詳細(xì)注釋，是基于本文中有關(guān)Redis Search使用樣例的C#實(shí)現(xiàn)，大家可對比閱讀。

publicclassRediSearchDemoProgram{privatestaticvoidMain( string[] args ) {// 創(chuàng)建一個(gè)連接到本地Redis實(shí)例的連接器ConnectionMultiplexer redis = ConnectionMultiplexer.Connect( "localhost"); // 獲取一個(gè)數(shù)據(jù)庫對象IDatabase db = redis.GetDatabase;

// 創(chuàng)建一個(gè)名為blog的索引，用于存儲博客文章的標(biāo)題、內(nèi)容和標(biāo)簽varclient = newClient( "blog", db); // 創(chuàng)建一個(gè)客戶端對象client.CreateIndex( newSchema // 創(chuàng)建一個(gè)索引對象.AddTextField( "title", 5.0) // 文本類型，權(quán)重為5.0.AddTextField( "content", 1.0) // 文本類型，權(quán)重為1.0.AddTagField( "tags", ","), newClient.ConfiguredIndexOptions); // 標(biāo)簽類型，分隔符為逗號

// 添加一篇博客文章到blog索引中client.AddDocument(// 添加一個(gè)文檔對象newDocument( "blog:1", newDictionary string, RedisValue { { "title", "Hello Redis Search"}, //設(shè)置標(biāo)題字段{ "content", "This is a blog post about Redis Search, a query and full-text search engine for Redis."}, // 設(shè)置內(nèi)容字段{ "tags", "redis,search"}, // 設(shè)置標(biāo)簽字段}));

// 搜索blog索引中包含"redis"或"search"的文檔varresult = client.Search( newQuery( "redis|search")); // 創(chuàng)建一個(gè)查詢對象Console.WriteLine(result.TotalResults); // 打印匹配的文檔數(shù)量foreach( vardoc inresult.Documents) {Console.WriteLine(doc.Id); // 打印文檔IDConsole.WriteLine(doc[ "title"]); // 打印標(biāo)題字段Console.WriteLine(doc[ "content"]); // 打印內(nèi)容字段Console.WriteLine(doc[ "tags"]); // 打印標(biāo)簽字段}

// 更新blog:1文檔的標(biāo)題和標(biāo)簽client.UpdateDocument( "blog:1", newDictionary string, RedisValue { { "title", "Hello RediSearch"}, //更新標(biāo)題字段{ "tags", "redis,search,full-text"}, // 更新標(biāo)簽字段});

// 刪除blog:1文檔client.DeleteDocument( "blog:1"); }}

本文就到這里了，下一篇我們來探索如何通過Redis Search進(jìn)行基于向量的搜索，實(shí)現(xiàn)文本相似度查詢。相比之下，這種搜索方式可以保留文本中的語義、語法和情感信息。

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