豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使得redis的設(shè)計非常的有趣。不像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫那樣，DEV和DBA需要深度溝通，review每行sql語句，也不像memcached那樣，不需要DBA的參與。redis的DBA需要熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并能了解使用場景。
下面舉一些常見適合kv數(shù)據(jù)庫的例子來談?wù)勬I值的設(shè)計，并與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫做一個對比，發(fā)現(xiàn)關(guān)系型的不足之處。
用戶登錄系統(tǒng)
記錄用戶登錄信息的一個系統(tǒng)， 我們簡化業(yè)務(wù)后只留下一張表。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的設(shè)計
mysql> select * from login;
+---------+----------------+-------------+---------------------+
| user_id | name?????????? | login_times | last_login_time???? |
+---------+----------------+-------------+---------------------+
|?????? 1 | ken thompson?? |?????????? 5 | 2011-01-01 00:00:00 |
|?????? 2 | dennis ritchie |?????????? 1 | 2011-02-01 00:00:00 |
|?????? 3 | Joe Armstrong? |?????????? 2 | 2011-03-01 00:00:00 |
+---------+----------------+-------------+---------------------+
user_id表的主鍵，name表示用戶名，login_times表示該用戶的登錄次數(shù)，每次用戶登錄后，login_times會自增，而last_login_time更新為當前時間。
REDIS的設(shè)計
關(guān)系型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為KV數(shù)據(jù)庫，我的方法如下：
key 表名：主鍵值：列名
value 列值
一般使用冒號做分割符，這是不成文的規(guī)矩。比如在php-admin for redis系統(tǒng)里，就是默認以冒號分割，于是user:1 user:2等key會分成一組。于是以上的關(guān)系數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成kv數(shù)據(jù)后記錄如下：
Set login:1:login_times 5
Set login:2:login_times 1
Set login:3:login_times 2
Set login:1:last_login_time 2011-1-1
Set login:2:last_login_time 2011-2-1
Set login:3:last_login_time 2011-3-1
set login:1:name ”ken thompson“
set login:2:name “dennis ritchie”
set login:3:name ”Joe Armstrong“
這樣在已知主鍵的情況下，通過get、set就可以獲得或者修改用戶的登錄次數(shù)和最后登錄時間和姓名。
一般用戶是無法知道自己的id的，只知道自己的用戶名，所以還必須有一個從name到id的映射關(guān)系，這里的設(shè)計與上面的有所不同。
set "login:ken thompson:id" ? 1
set "login:dennis ritchie:id"??? 2
set "login:?Joe Armstrong:id"? 3
這樣每次用戶登錄的時候業(yè)務(wù)邏輯如下（python版），r是redis對象，name是已經(jīng)獲知的用戶名。
2
|
uid
=
r.get(
"login:%s:id"
%
name)
|
4
|
ret
=
r.incr(
"login:%s:login_times"
%
uid)
|
6
|
ret
=
r.
set
(
"login:%s:last_login_time"
%
uid, datetime.datetime.now())
|
如果需求僅僅是已知id，更新或者獲取某個用戶的最后登錄時間，登錄次數(shù)，關(guān)系型和kv數(shù)據(jù)庫無啥區(qū)別。一個通過btree pk，一個通過hash，效果都很好。
假設(shè)有如下需求，查找最近登錄的N個用戶。開發(fā)人員看看，還是比較簡單的，一個sql搞定。
1
|
select
*
from
login
order
by
last_login_time
desc
limit N
|
DBA了解需求后，考慮到以后表如果比較大，所以在last_login_time上建個索引。執(zhí)行計劃從索引leafblock 的最右邊開始訪問N條記錄，再回表N次，效果很好。
過了兩天，又來一個需求，需要知道登錄次數(shù)最多的人是誰。同樣的關(guān)系型如何處理？DEV說簡單
1
|
select
*
from
login
order
by
login_times
desc
limit N
|
DBA一看，又要在login_time上建立一個索引。有沒有覺得有點問題呢，表上每個字段上都有素引。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲的的不靈活是問題的源頭，數(shù)據(jù)僅有一種儲存方法，那就是按行排列的堆表。統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)意味著你必須使用索引來改變sql的訪問路徑來快速訪問某個列的，而訪問路徑的增加又意味著你必須使用統(tǒng)計信息來輔助，于是一大堆的問題就出現(xiàn)了。
沒有索引，沒有統(tǒng)計計劃，沒有執(zhí)行計劃，這就是kv數(shù)據(jù)庫。
redis里如何滿足以上的需求呢？ 對于求最新的N條數(shù)據(jù)的需求，鏈表的后進后出的特點非常適合。我們在上面的登錄代碼之后添加一段代碼，維護一個登錄的鏈表，控制他的長度，使得里面永遠保存的是最近的N個登錄用戶。
2
|
ret
=
r.lpush(
"login:last_login_times"
, uid)
|
4
|
ret
=
redis.ltrim(
"login:last_login_times"
,
0
, N
-
1
)
|
這樣需要獲得最新登錄人的id，如下的代碼即可
1
|
last_login_list
=
r.lrange(
"login:last_login_times"
,
0
, N
-
1
)
|
另外，求登錄次數(shù)最多的人，對于排序，積分榜這類需求，sorted set非常的適合，我們把用戶和登錄次數(shù)統(tǒng)一存儲在一個sorted set里。
zadd login:login_times 5 1
zadd login:login_times 1 2
zadd login:login_times 2 3
這樣假如某個用戶登錄，額外維護一個sorted set，代碼如此
2
|
ret
=
r.zincrby(
"login:login_times"
,
1
, uid)
|
那么如何獲得登錄次數(shù)最多的用戶呢，逆序排列取的排名第N的用戶即可
1
|
ret
=
r.zrevrange(
"login:login_times"
,
0
, N
-
1
)
|
可以看出，DEV需要添加2行代碼，而DBA不需要考慮索引什么的。
TAG系統(tǒng)
tag在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用里尤其多見，如果以傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來設(shè)計有點不倫不類。我們以查找書的例子來看看redis在這方面的優(yōu)勢。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的設(shè)計
兩張表，一張book的明細，一張tag表，表示每本的tag，一本書存在多個tag。
mysql> select * from book;
+------+-------------------------------+----------------+
| id | name | author |
+------+-------------------------------+----------------+
| 1 | The Ruby Programming Language | Mark Pilgrim |
| 1 | Ruby on rail | David Flanagan |
| 1 | Programming Erlang | Joe Armstrong |
+------+-------------------------------+----------------+
mysql> select * from tag;
+---------+---------+
| tagname | book_id |
+---------+---------+
| ruby | 1 |
| ruby | 2 |
| web | 2 |
| erlang | 3 |
+---------+---------+
假如有如此需求，查找即是ruby又是web方面的書籍，如果以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫會怎么處理？
1
|
select
b.
name
, b.author?
from
tag t1, tag t2, book b
|
2
|
where
t1.tagname =
'web'
and
t2.tagname =
'ruby'
and
t1.book_id = t2.book_id
and
b.id = t1.book_id
|
tag表自關(guān)聯(lián)2次再與book關(guān)聯(lián)，這個sql還是比較復(fù)雜的，如果要求即ruby，但不是web方面的書籍呢？
關(guān)系型數(shù)據(jù)其實并不太適合這些集合操作。
REDIS的設(shè)計
首先book的數(shù)據(jù)肯定要存儲的，和上面一樣。
set book:1:name?? ?”The Ruby Programming Language”
Set book:2:name?? ? ”Ruby on rail”
Set book:3:name?? ? ”Programming Erlang”
set book:1:author?? ?”Mark Pilgrim”
Set book:2:author?? ? ”David Flanagan”
Set book:3:author?? ? ”Joe Armstrong”
tag表我們使用集合來存儲數(shù)據(jù)，因為集合擅長求交集、并集
sadd tag:ruby 1
sadd tag:ruby 2
sadd tag:web 2
sadd tag:erlang 3
那么，即屬于ruby又屬于web的書？
inter_list = redis.sinter("tag.web", "tag:ruby")
即屬于ruby，但不屬于web的書？
inter_list = redis.sdiff("tag.ruby", "tag:web")
屬于ruby和屬于web的書的合集？
inter_list = redis.sunion("tag.ruby", "tag:web")
簡單到不行阿。
從以上2個例子可以看出在某些場景里，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是不太適合的，你可能能夠設(shè)計出滿足需求的系統(tǒng)，但總是感覺的怪怪的，有種生搬硬套的感覺。
尤其登錄系統(tǒng)這個例子，頻繁的為業(yè)務(wù)建立索引。放在一個復(fù)雜的系統(tǒng)里，ddl（創(chuàng)建索引）有可能改變執(zhí)行計劃。導(dǎo)致其它的sql采用不同的執(zhí)行計 劃，業(yè)務(wù)復(fù)雜的老系統(tǒng)，這個問題是很難預(yù)估的，sql千奇百怪。要求DBA對這個系統(tǒng)里所有的sql都了解，這點太難了。這個問題在oracle里尤其嚴 重，每個DBA估計都碰到過。對于MySQL這類系統(tǒng)，ddl又不方便（雖然現(xiàn)在有online ddl的方法）。碰到大表，DBA凌晨爬起來在業(yè)務(wù)低峰期操作，這事我沒少干過。而這種需求放到redis里就很好處理，DBA僅僅對容量進行預(yù)估即可。
未來的OLTP系統(tǒng)應(yīng)該是kv和關(guān)系型的緊密結(jié)合。
來源：www.hoterran.info