浅谈Redis数据库的键值设计

NoSQL带给我们的东西很多,高性能,水平扩展性,还有不一样的思维方式。本文来自@hoterran的个人博客运维与开发,作者列举了几种常用的应用场景,分别描述了其关系型数据库和Redis下的不同存储设计方法。值得参考。

丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。

下面举一些常见适合kv数据库的例子来谈谈键值的设计,并与关系型数据库做一个对比,发现关系型的不足之处。

用户登录系统

记录用户登录信息的一个系统, 我们简化业务后只留下一张表。

关系型数据库的设计

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表的主键,name表示用户名,login_times表示该用户的登录次数,每次用户登录后,login_times会自增,而last_login_time更新为当前时间。

REDIS的设计

关系型数据转化为KV数据库,我的方法如下:

key 表名:主键值:列名

value 列值

一般使用冒号做分割符,这是不成文的规矩。比如在php-admin for redis系统里,就是默认以冒号分割,于是user:1 user:2等key会分成一组。于是以上的关系数据转化成kv数据后记录如下:

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“

这样在已知主键的情况下,通过get、set就可以获得或者修改用户的登录次数和最后登录时间和姓名。

一般用户是无法知道自己的id的,只知道自己的用户名,所以还必须有一个从name到id的映射关系,这里的设计与上面的有所不同。

set "login:ken thompson:id"   1
set "login:dennis ritchie:id"    2
set "login: Joe Armstrong:id"  3

这样每次用户登录的时候业务逻辑如下(python版),r是redis对象,name是已经获知的用户名。

#获得用户的id
uid = r.get("login:%s:id" % name)
#自增用户的登录次数
ret = r.incr("login:%s:login_times" % uid)
#更新该用户的最后登录时间
ret = r.set("login:%s:last_login_time" % uid, datetime.datetime.now())

如果需求仅仅是已知id,更新或者获取某个用户的最后登录时间,登录次数,关系型和kv数据库无啥区别。一个通过btree pk,一个通过hash,效果都很好。

假设有如下需求,查找最近登录的N个用户。开发人员看看,还是比较简单的,一个sql搞定。

select * from login order by last_login_time desc limit N

DBA了解需求后,考虑到以后表如果比较大,所以在last_login_time上建个索引。执行计划从索引leafblock 的最右边开始访问N条记录,再回表N次,效果很好。

过了两天,又来一个需求,需要知道登录次数最多的人是谁。同样的关系型如何处理?DEV说简单

select * from login order by login_times desc limit N

DBA一看,又要在login_time上建立一个索引。有没有觉得有点问题呢,表上每个字段上都有素引。

关系型数据库的数据存储的的不灵活是问题的源头,数据仅有一种储存方法,那就是按行排列的堆表。统一的数据结构意味着你必须使用索引来改变sql的访问路径来快速访问某个列的,而访问路径的增加又意味着你必须使用统计信息来辅助,于是一大堆的问题就出现了。

没有索引,没有统计计划,没有执行计划,这就是kv数据库。

redis里如何满足以上的需求呢? 对于求最新的N条数据的需求,链表的后进后出的特点非常适合。我们在上面的登录代码之后添加一段代码,维护一个登录的链表,控制他的长度,使得里面永远保存的是最近的N个登录用户。

#把当前登录人添加到链表里
ret = r.lpush("login:last_login_times", uid)
#保持链表只有N位
ret = redis.ltrim("login:last_login_times", 0, N-1)

这样需要获得最新登录人的id,如下的代码即可

last_login_list = r.lrange("login:last_login_times", 0, N-1)

另外,求登录次数最多的人,对于排序,积分榜这类需求,sorted set非常的适合,我们把用户和登录次数统一存储在一个sorted set里。

zadd login:login_times 5 1
zadd login:login_times 1 2
zadd login:login_times 2 3

这样假如某个用户登录,额外维护一个sorted set,代码如此

#对该用户的登录次数自增1
ret = r.zincrby("login:login_times", 1, casino  uid)

那么如何获得登录次数最多的用户呢,逆序排列取的排名第N的用户即可

ret = r.zrevrange("login:login_times", 0, N-1)

可以看出,DEV需要添加2行代码,而DBA不需要考虑索引什么的。

TAG系统

tag在互联网应用里尤其多见,如果以传统的关系型数据库来设计有点不伦不类。我们以查找书的例子来看看redis在这方面的优势。

关系型数据库的设计

两张表,一张book的明细,一张tag表,表示每本的tag,一本书存在多个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方面的书籍,如果以关系型数据库会怎么处理?
select b.name, b.author  from tag t1, tag t2, book b
where t1.tagname = "web" and t2.tagname = "ruby" and t1.book_id = t2.book_id and b.id = t1.book_id

tag表自关联2次再与book关联,这个sql还是比较复杂的,如果要求即ruby,但不是web方面的书籍呢?

关系型数据其实并不太适合这些集合操作。

REDIS的设计

首先book的数据肯定要存储的,和上面一样。

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表我们使用集合来存储数据,因为集合擅长求交集、并集

sadd tag:ruby 1
sadd tag:ruby 2
sadd tag:web 2
sadd tag:erlang 3

那么,即属于ruby又属于web的书?

inter_list = redis.sinter("tag.web", "tag:ruby")

即属于ruby,但不属于web的书?

inter_list = redis.sdiff("tag.ruby", "tag:web")

属于ruby和属于web的书的合集?

inter_list = redis.sunion("tag.ruby", "tag:web")

简单到不行阿。

从以上2个例子可以看出在某些场景里,关系型数据库是不太适合的,你可能能够设计出满足需求的系统,但总是感觉的怪怪的,有种生搬硬套的感觉。

尤其登录系统这个例子,频繁的为业务建立索引。放在一个复杂的系统里,ddl(创建索引)有可能改变执行计划。导致其它的sql采用不同的执行计划,业务复杂的老系统,这个问题是很难预估的,sql千奇百怪。要求DBA对这个系统里所有的sql都了解,这点太难了。这个问题在oracle里尤其严重,每个DBA估计都碰到过。对于MySQL这类系统,ddl又不方便(虽然现在有online ddl的方法)。碰到大表,DBA凌晨爬起来在业务低峰期操作,这事我没少干过。而这种需求放到redis里就很好处理,DBA仅仅对容量进行预估即可。

未来的OLTP系统应该是kv和关系型的紧密结合。

来源:www.hoterran.info

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分类 Redis · tag ,

  1. 对redis来讲,如果“求最近的N个登录用户”的需求是在DEV完成编码后才出现的,那么“维护一个登陆链表”的方法是否只对在此之后的新产生的数据有效?因为之前记录的登陆数据并没有保存到这个链表里去。不知道我理解是否正确?

    • DEV完成编码是何意思?
      另外对链表的查找肯定是在先往里面写入了相关数据才能查出来,不写入的话,肯定是查不出来的。

      • 恩 我说的就是怎样应对需求的变化。“DEV完成编码”是指程序员在“求最近的N个登陆用户”这样的需求出来之前已经完成了程序编码,那么在这个新需求出来之后,程序员实现“登陆链表”这个功能却只对在该实现之后的相关数据进行类似查询吧?而SQL的话哪怕对该需求出现之前的数据也能实现该功能,对吗?