RediSearch的简单使用与总结
前言
之前就有考虑过想要研究下RediSearch，号称高性能全文索引的功能，这几天闲来无事调研了一番。
RediSearch 介绍
RediSearch 是 Redis Labs 提供的一款强大且高效的搜索和全文索引引擎。它是一个基于 Redis 的模块，允许用户在 Redis 数据库中进行复杂的搜索和全文检索操作，而无需将数据导出到其他搜索引擎。
推荐使用场景
RediSearch适合简单且高效的分词搜索场景。
针对较为复杂的全文搜索RediSearch肯定是不如ES这种专业的。但假设有一批地址信息，以医院地址举例，省市县地址这些基本字段，想要快速搜索对应地址一般如下解决方案。
- 使用Like进行模糊匹配：太过鸡肋，（比如数据是 【上海市徐汇区宜山路第六人民医院】，搜索关键词是【上海第六】肯定是搜索不到数据的）。
- ES全文索引: 大材小用，杀鸡焉用牛刀
- 自实现分词和倒排索引，最不推荐！吃力不讨好，尽管市面上有很多中文分词器和全文索引的插件。
这时候就很适合使用RediSearch,既可以实现简单的（倒排索引）。又不需要使用ES那么庞大的中间件，集成起来也相对简单。
RediSearch安装
RediSearch 官方推荐的 Docker 方式来安装并启动。
docker run --name redisearch -p 16379:6379 -v redis-data:/data redis/redis-stack-server:latest
--name redisearch对容器进行命名-p 16379:6379宿主机16379映射了容器6379端口-v redis-data:/data数据卷映射redis/redis-stack-server:latest表示采用redis-stack-server的最新版本
然后进入容器中查看是否存在对应模块
docker exec -it redisearch redis-cli
如下图
RediSearch 创建索引和文档
创建索引
FT.CREATE hospitalIndex ON HASH PREFIX 1 hospital: LANGUAGE "chinese" SCHEMA id NUMERIC province TEXT SORTABLE city TEXT SORTABLE name TEXT SORTABLE
FT.CREATE hospitalIndex 1.0表示创建一个名为hospitalIndex的全文索引ON HASH表示数据结构为HashPREFIX 1 hospital:表示是Key是以hospital:为前缀的数据LANGUAGE "chinese指定数据的语言为中文。这对文本分析和分词很重要，因为针对不同语言有对应的分词器。SCHEMA id NUMERIC province TEXT SORTABLE city TEXT SORTABLE name TEXT SORTABLE表示字段结构是 id，provice city name 其中id为数字类型，其他字段为文本参与索引
添加索引文档
ft.add hospitalIndex hospital:1 1.0 language "chinese" fields id 1 province "上海市" city "上海市" name "上海市第六人民医院"
ft.add hospitalIndex hospital:2 1.0 language "chinese" fields id 2 province "上海市" city "上海市" name "上海交通大学医学院附属瑞金医院"
ft.add hospitalIndex hospital:3 1.0 language "chinese" fields id 3 province "上海市" city "上海市" name "上海交通大学医学院附属新华医院"
ft.add hospitalIndex hospital:4 1.0 language "chinese" fields id 4 province "上海市" city "上海市" name "上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心"
ft.add hospitalIndex hospital:5 1.0 language "chinese" fields id 5 province "上海市" city "上海市" name "复旦大学附属中山医院"
FT.ADD hospitalIndex hospital:1 1.0:将一个文档 hospital:1 添加到 hospitalIndex 索引中，评分为 1.0。LANGUAGE "chinese":指定文档的语言为中文。一定要指定对应的语言，这里会采用中文默认的分词器。FIELDS:后面跟着一系列字段和对应的值。
查询
ft.search [index] [keywords] language [lang]
从索引名Index中查找对应keywords，而lang为对应语言，默认会按照语言对应的分词器进行分词。
示例1
ft.search hospitalIndex "上海市医院" language "chinese"
示例2
ft.search hospitalIndex "上海市交通大学新华医院" language "chinese"
示例3
ft.search hospitalIndex "附属医院" language "chinese"
不足之处
示例1
尽快已经基本实现了全文索引，但由于RediSearch中的中文分词器还是有些局限性的。
比如下的几个搜索：
如上图所示，上海市第六 是可以搜索到数据的，但 上海第六 就无法搜索到数据了，这是因为RediSearch中的中文分词器对应拆分不好
示例2
如下图
上面的几个搜索例子其实不够恰当
不过我想强调的主要的目的还是 针对如果分词中的部分词性出现了【专业词】(比如:阿莫西林) 或者类似【第六人】这种现象，RediSearch没办法正确分词的。 是需要专业的分词器和自定义字典的
示例3
还有个问题是RediSearch中分词对应拆词颗粒度过于细，针对短语的搜索是不够的，聚合搜索效果很差，因为我这次的演示数据是地址数据所以不好展示处出来。
具体可以参考地址
RediSearch 中默认的中文分词器可能会根据版本的不一致有差异，一般都是 Friso
当然 RediSearch是支持自定义中文分词器和自定义字典的，不过那就是另外的话题了，这里就不提了。
具体可以参考官网：https://redis.io/docs/latest/commands/ft.dictadd/
删除索引
ft.drop hospitalIndex
RediSearch 总结
| 角度 | 优势 | 缺点 |
|---|---|---|
| 场景 | 适合简单的数据类型和文本 | 不适合复杂的数据类型，比如富文本，长文本 |
| 集成难度 | 简单指令， 方便集成 | Redis知识储备，（这个不算什么成本吧） |
| 执行效率 | 基于内存，搜索速度很快 | 分词效果不够理想，数据量大会影响性能 |
| 社区生态 | - | 社区目前过于小众 |
| 部署 | 简单搭建，方便集成，支持集群与横向扩展 | 有一定的不稳定性，毕竟很少见到用于产线环境下。 |
