RediSearch 简介
RediSearch 是索引一个 Redis 模块，为 Redis 提供查询、擎性二级索引和全文搜索功能。索引
要使用 RediSearch 的擎性功能，我们需要要先声明一个 index（类似于 Elasticsearch 的索引索引）。然后就可以使用 RediSearch 的擎性查询语言来查询该索引下的数据。
RediSearch 内部使用压缩的索引倒排索引，所以可以用较低的擎性内存占用来实现索引的快速构建。
目前 RediSearch 最新版支持的索引查询功能也比较丰富了，除了基本的擎性文本分词还支持聚合统计、停用词、索引同义词、擎性拼写检查、索引结果排序、擎性标签查询、索引向量相似度查询以及中文分词等。
对比 Elasticsearch
基本硬件
数据源
RediSearch 配置
Elasticsearch 配置
版本
索引构建测试
在官方提供的索引构建测试中，RediSearch 用 221 秒的速度超过了 Elasticsearch 的 349 秒，领先 58%，
查询性能测试
通过数据集导入索引数据后，官方使用运行在专用负载生成器服务器上的 32 个客户端启动了两个词的搜索查询。
如下图所示，RediSearch 的吞吐量达到了 12.5K ops/sec，而 Elasticsearch 的吞吐量只有了 3.1K ops/sec，快了 4 倍。此外 RediSearch 的延迟稍好一些，平均为 8 毫秒，而 Elasticsearch 为 10 毫秒。(ops/sec 每秒操作数）
由此可见，RediSearch 在性能上对比 RediSearch 有比较大的优势。
目前 RediSearch 已经更新到 2.0+ 版本，根据官方对于 RediSearch 2.0 版本介绍，与 RediSearch 1.6 相比，吞吐量和延迟相关的指标都提高了 2.4 倍。
RediSearch 安装
对于目前最新的 RediSearch 2.0 版本来说，官方推荐直接使用 redis-stack-server 镜像进行进行部署，也比较简单，
dockerrun-d--nameredis-stack-server-p6379:6379redis/redis-stack-server:latest
设置登录密码
//设置登录密码dockerrun-eREDIS_ARGS="--requirepassredis-stack"redis/redis-stack:latest
通过 redis-cli 连接查看 RediSearch 是否安装了 search 模块，
redis-cli-hlocalhost>MODULElist...3)1)"name"2)"search"3)"ver"4)"20809"5)"path"6)"/opt/redis-stack/lib/redisearch.so"7)"args"8)1)"MAXSEARCHRESULTS"2)"10000"3)"MAXAGGREGATERESULTS"4)"10000"...
索引操作
FT.CREATE 创建索引命令
>FT.CREATEidx:goodsonhashprefix1"goods:"languagechineseschemagoodsNametextsortable"OK"
FT.CREATE：创建索引命令
idx:goods：索引名称
on hash：索引关联的数据类型，这里指定索引基于 hash 类型的源数据构建
prefix 1 "goods:"：表示索引关联的 hash 类型源数据前缀是 goods:
language chinese：表示支持中文语言分词
schema goodsName text sortable：表示字段定义，goodsName 表示元数据属性名，text 表示字段类型 sortable 表示该字段可以用于排序
添加索引时，直接使用 hset 命令添加一个 key 前缀是 "goods:" 的源数据。如下，
hsetgoods:1001goodsName小米手机hsetgoods:1002goodsName华为手机
FT.SEARCH 查询索引
>FT.SEARCHidx:goods1"手机"1)"2"2)"goods:1001"3)1)"goodsName"2)"xe5xb0x8fxe7xb1xb3xe6x89x8bxe6x9cxba"4)"goods:1002"5)1)"goodsName"2)"xe5x8dx8exe4xb8xbaxe6x89x8bxe6x9cxba"
FT.INFO 查询指定名称索引信息
>FT.INFOidx:goods1)"index_name"2)"idx:goods1"3)"index_options"4)(emptylistorset)5)"index_definition"6)1)"key_type"2)"HASH"3)"prefixes"4)1)"goods:"5)"default_language"6)"chinese"7)"default_score"8)"1"7)"attributes"8)1)1)"identifier"2)"goodsName"3)"attribute"4)"goodsName"5)"type"6)"TEXT"7)"WEIGHT"8)"1"9)"SORTABLE"...
FT.INFO 查询指定名称的索引信息
FT.DROPINDEX 删除索引名称
>FT.DROPINDEXidx:goods1"OK"
FT.DROPINDEX 删除指定名称索引，不会删除 hash 类型的源数据
如果需要删除索引数据，直接使用 del 命令删除索引关联的源数据即可。
Java使用 RediSearch
对于 Java 项目直接选用 Jedis4.0 以上版本就可以使用 RediSearch 提供的搜索功能，Jedis 在 4.0 以上版本自动支持 RediSearch，编写 Jedis 连接 RedisSearch 测试用例，用 RedisSearch 命令创建如下，
Jedis 创建 RediSearch 客户端
@BeanpublicUnifiedJedisunifiedJedis(GenericObjectPoolConfigjedisPoolConfig){ UnifiedJedisclient;if(StringUtils.isNotEmpty(password)){ client=newJedisPooled(jedisPoolConfig,host,port,timeout,password,database);}else{ client=newJedisPooled(jedisPoolConfig,host,port,timeout,null,database);}returnclient;}Jedis 创建索引
Schemaschema=newSchema().addSortableTextField("goodsName",1.0).addSortableTagField("tag","|");IndexDefinitionrule=newIndexDefinition(IndexDefinition.Type.HASH).setPrefixes("idx:goods").setLanguage("chinese");#设置支持中文分词client.ftCreate(idxName,IndexOptions.defaultOptions().setDefinition(rule),schema);Jedis 添加索引源数据
publicbooleanaddGoodsIndex(StringkeyPrefix,Goodsgoods){ Maphash=MyBeanUtil.toMap(goods);hash.put("_language","chinese");client.hset("idx:goods"+goods.getGoodsId(),MyBeanUtil.toMap(goods));returntrue;} Jedis 中文查询
publicSearchResultsearch(StringgoodsIdxName,SearchObjVOsearchObjVO,Pagepage){ //查询关键字Stringkeyword=searchObjVO.getKeyword();StringqueryKey=String.format("@goodsName:(%s)",keyword);Queryq=newQuery(queryKey);Stringsort=searchObjVO.getSidx();Stringorder=searchObjVO.getOrder();//查询是否排序if(StringUtils.isNotBlank(sort)){ q.setSortBy(sort,Constants.SORT_ASC.equals(order));}//设置中文分词查询q.setLanguage("chinese");//设置分页q.limit((int)page.offset(),(int)page.getSize());//返回查询结果returnclient.ftSearch(goodsIdxName,q);}
最后聊两句
RediSearch 是这几年新出的一个全文搜索引擎，借助于 Redis 的成功，RediSearch 一出场就获得了较高的关注度。
目前来看，我个人使用 RediSearch 作为项目的全文搜索引擎已经够用了，它有易于安装、索引占用内存低、查询速度快等许多优点。不过在对 Redis 集群的支持上，RediSearch 目前只针对 Redis 企业版有解决方案，开源版还没有，这一点需要告诉大家。
如果想要在生产环境大规模使用，我还是不太建议的。
审核编辑：刘清