redisearch 基本使用

Redisearch实现的全文检索功能服务

“检索”是很多产品中无法绕开的一个功能模块，当数据量小的时候可以使用模糊查询等操作凑合一下，但是当面临海量数据和高并发的时候，业界常用 elasticsearch 和 lucene 等方案，但是elasticsearch对运行时内存有着最低限额，其运行时大小推荐 2G 以上的内存空间，并且需要额外的磁盘空间做持久化存储。

其实mongoDB 内置的正则匹配搜索文本以及自带的 text 索引和 search 关键字也是一套靠谱的解决方案，但是这一次我们带来一种更加高效经济的文本检索方案：Redisearch

Redis Modules 是 redis 4.0 引入的一种扩展机制，用户可以通过实现 redis module 提供的 C api 接口为 redis 服务添加定制化功能。 redisLab 也希望籍此来规范 redis 社区的 ecosystem 实现。

redis module 本身的版本独立于redis，并且以编译成动态加载库 .so 文件的方式 release， 不同版本的 redis 可以 load 同一版本 module.so 文件。

redis 提供了两种加载方式。可以通过 在 conf 文件中 加入 loadmodule /path/to/mymodule.so ，也可以在 redis-cli中使用命令 MODULE LOAD /path/to/panda.so 动态加载，MODULE UNLOAD 卸载。



特性

基于文档的全文索引。
高性能增量索引。
支持文档评分，文档字段(field) 权重机制。
支持布尔复杂查询。
支持自动补全。
基于 snowball 的词干分析，多语言支持。使用 friso 支持中文分词。
utf-8 字符集支持。
redis 数据持久化支持。
自定义评分机制。



其原理是在 redis 的 hashmap 基础上就可以很容易实现倒排索引的结构。redisearch 倒排索引除了实现了基础功能外，还引入了内存管理等优化功能。如果有兴趣可以阅读源码中的 src/inverted_index.c 部分



首先，安装Rediseach,记住一点你本地的redis服务版本必须在4.0以上，网上一大堆编译安装的攻略，繁琐又浪费时间，所以又到了Docker登场时间了，hub上有编译好的免费镜像供我们下载

服务器装redis

#下载rpm源并安装

yum install -y http://rpms.famillecollet.com/enterprise/remi-release-7.rpm

#安装redis

yum --enablerepo=remi install -y redis

#启动redis服务

service redis start

服务器装redisearch

docker pull redislabs/redisearch

下载后，直接在后台启动服务

docker run -d -p 6666:6379 redislabs/redisearch:latest

此时已经有一个docker容器在后台启动了，redis服务映射到了宿主的6666端口，我们来连接一下

redis-cli -h localhost -p 6666

如果返回数组中存在 “ft” ， 则表明 redisearch 已经成功加载。

Redisearch 的索引概念 与elasticsearch 的 index 类似，表示某一类文档资源单元。

这里我们定义了一个 SMARTX_VM 索引，其中存储的文档 包含 了 title 和 desc 两个 类型为 TEXT 的field。

localhost:6666> MODULE list
1) 1) "name"
   2) "ft"
   3) "ver"
   4) (integer) 10416

from redisearch import Client, TextField
def get(self, request):
    # data=request.data
    mes = {}
    search_key = request.GET.get('key')
    print(search_key)
    all_classes = Course.objects.all()
    print("开始创建索引——————————————————————————")
    # 创建一个客户端与给定索引名称
    client = Client('CII' + str(datetime.now()), host=settings.SIP, port='6666')

    # 创建索引定义和模式
    client.create_index((TextField('title'), TextField('body')))
    print('索引创建完毕————————————————————————————————')
    print('开始添加数据————————————————————————————————')

    for i in all_classes:
        print(str(i.id) + str(i.title))
        # 索引文
        client.add_document('result' + str(datetime.now()), title=i.title + '@' + str(i.id), info=i.info,
                            language='chinese')
        print(333333333)
    print('数据添加完毕————————————————————————————————')
    print(client.info())
    # 查找搜索
    res = client.search(search_key)
    print('查询结束————————————————————————————————————————————————')
    id_list = []
    print(res.docs)
    for i in res.docs:
        # print(i.title)  # 取出title，以@切割，取课程ID查询，然后序列化展示
        id = i.title.split('@')[1]
        id_list.append(id)
    course = Course.objects.filter(id__in=id_list).all()
    c = CourseSerializersModel(course, many=True)
    mes['course'] = c.data
    mes['code'] = 200
    mes['message'] = '搜索完毕'
    return Response(mes)