Atitit 数据库映射到redis存储的模式 1. 常规 每条db记录映射一个redis记录 1 1.1. 表名:主键为key ，记录序列化为json为val 1 2. 每个字段映射一个redi

Atitit 数据库映射到redis存储的模式

 

1. 常规 每条db记录映射一个redis记录 1

1.1. 表名:主键为key  ，记录序列化为json为val 1

2. 每个字段映射一个redis记录 1

2.1. key为user:主键:字段 1

2.2. 探索之三：Where are my tables? 1

3. 段页区块式样存储page segment block 3

3.1. key为表名:page1    表名:page2,val为若干条记录list 3

4. 索引映射 3

4.1. 每个索引映射若干条记录 表名：索引名：主键名，val数据 3

4.2. 索引的段页式模式存储于管理 表名：索引名：page1 3

5. 大数据量表的redis存储，可以分开存放在多个redis实例上 方便维护 3

 

 

1. 常规 每条db记录映射一个redis记录
   1. 表名:主键为key  ，记录序列化为json为val
2. 每个字段映射一个redis记录 
   1.  key为user:主键:字段
   2. 探索之三：Where are my tables?

使用Redis与我们之前使用的SQL数据表完全不同，没有语言支持你在服务器上查询数据，这里仅有一些命令帮你操作数据库中的keys值。Redis中的命令是数据类型敏感型的，也就是说你不能在list上执行set命令，否则你将得到一个执行错误的提示。可以通过redis-cli或其他你使用的编程语言中的接口给Redis server发送命令。在下面的示例中，我们只强调命令本身，而不关注你通过哪种方式提交给Redis server。

想像一下，一个简单的SQL数据库表，像一些应用中会用到的保存用户数据的表：

id username password name surname 
1 user1 pass1 Bob Smith 
2 user2 pass2 Mario Rossi

1. 1. 1. 1. 存储数据

假如我们想把上面的数据存储到Redis中，你会如何在Redis中设计数据库方案呢？也许以应用的视觉来看会更直观一些。使用SQL，我们在SELECT中通过指定用户id来获得一个用户信息，换句话说就是需要有用于区分不同数据实体的方式，所以我们可以通过一个唯一的标识来标识和获取用户信息。所以如果在redis的key中加入用户的id信息，那么我们的查询需求就解决了，在redis中，数据被存储成如下形式：

Key Value 
user:1:username user1 
user:1:password pass1 
user:1:name Bob 
user:1:surname Smith 
user:2:username user2 
user:2:password pass2 
user:2:name  Mario 
user:2:surname Rossi

那么，给出任一个用户id，我们就可以通过key user:id:username,user:id:password,user:id:name,user:id:surname的形式读出用户信息。

1. 1. 1. 1. 用户登录

上面的存储形式也能用于用户登录，但需要一种方式能根据username来查询用户的id。也就是说我们还需要在username和id之间建立联系。这可以通过添加另外一个redis key"user:username:id"来实现。

key value 
user:user1:id 1 
user:user2:id 2

现在如果Mario Rossi想要登录进来，我们可以通过key"user:user2:id"先查出username，进而获得用户的所有信息。

1. 1. 1. 1. 主键

在Redis中如何保证id值的唯一性呢。在SQL中，可以通过"id int primary key auto_increment"定义自增主键来实现，现在我们也需要一种类似的方式为每个用户生成一个不同的id。根据前面可用的数据类型中提到的数字数据，Redis中的方案是这样的：创建一个key"user:next_id"，并把它作为计数器，每当要添加新用户时，就对key"user:next_id"执行INCR命令。

1. 1. 1. 1. SELECT * FROM users;

下一个面临的问题是查询用户列表。也许你认为我们上面的数据存储已经足以查询出用户列表：可以先获得"user:next_id"的当前值counter，然后通过一步或多步遍历0到counter获得用户数据。但如果某个用户从系统中删除(下面会讲到删除操作)，而我们会遍历0到counter中的所有id，这时就会有些id查询不到任何数据。

尽管这通常不是问题，但我们不想在不存在的用户数据上浪费时间，所以需要创建另外一个key"user:list"，其value为list或set类型，用于存储每一个新增的用户id，并在必要的时候从"user:list"中删除该id。我更倾向于使用list，因为它可能通过LRANGE命令实现分页功能。

1. 1. 1. 1. 删除用户

还有一个要面临的问题是"数据完整性",看看我们在删除用户时会发生什么吧。我们需要删除每一个对此用户的引用，也就是说，需要删除下面所有的key"user:id:*","user:username:id"，以及"user:list"中的用户id。

 

1. 段页区块式样存储page segment block
   1.  key为表名:page1    表名:page2,val为若干条记录list
2. 索引映射
   1. 每个索引映射若干条记录 表名：索引字段名：主键名，val数据
   2. 索引的段页式模式存储于管理 表名：索引名：page1
3. 列表查询
   1. 1. 1. SELECT * FROM users;

下一个面临的问题是查询用户列表。也许你认为我们上面的数据存储已经足以查询出用户列表：可以先获得"user:next_id"的当前值counter，然后通过一步或多步遍历0到counter获得用户数据。但如果某个用户从系统中删除(下面会讲到删除操作)，而我们会遍历0到counter中的所有id，这时就会有些id查询不到任何数据。

尽管这通常不是问题，但我们不想在不存在的用户数据上浪费时间，所以需要创建另外一个key"user:list"，其value为list或set类型，用于存储每一个新增的用户id，并在必要的时候从"user:list"中删除该id。我更倾向于使用list，因为它可能通过LRANGE命令实现分页功能。

 

1. 大数据量表的redis存储，可以分开存放在多个redis实例上 方便维护

 

1. 同时使用几种映射模式方便不同场景与模式的使用
2. 关系join查询

对于每本book，我们需要知道它属于哪些topics；同样对于每个topic，也要处理它包含的每本book。换句话说，对每本book，需要一个存储它所关联的topic的id列表，对于每个topic，同样需要一个存储它关联的book的id列表。这正是set大展身手的地方。我们将创建两个sets:"book:id:topic"和"topic:id:books"，前者保存book的topics'id列表，后者存储topic的books'id列表。以前面SQL场景中的数据为例，图书"Programming Erlang"(books表中的id为2)，将有一个key为"book:2:topics"，value为set类型且数据为(1,3)的数据信息；而主题"programming"则会有一个key为"topic:1:books"，值为(1,2)的数据集

可以看出，在SQL中的多对多关联，在Redis中可以通过两个set来实现。你会发现这种实现相当有用，它给我们提供了一种可

 

 

1. Ref

 

1. 1. Redis学习：如何跳出SQL这个坑 - 伟gg - 博客园.htm