Redis里用小蚂蚁搞复杂条件查找，真没想到这么灵活还能这么简单

（根据“小蚂蚁架构笔记”公众号文章内容整理）

那天看同事在那折腾Redis的查询,眉头皱得能夹死苍蝇，我凑过去一看，好家伙，他正在试图用Redis的原生命令实现一个挺复杂的用户筛选功能，要找出“最近一周内登录过、年龄在20到30岁之间、且标签包含‘篮球’和‘科技’的所有用户”，这要是在关系型数据库里，一句SQL的WHERE条件就搞定了，但在Redis这种键值存储里，他得不停地取交集、并集，还要处理各种临时键，代码写得又长又容易出错。

他抱怨说：“Redis做这种复杂查找真是太麻烦了，要不是图它快，真不想这么折腾。”我当时就乐了，跟他说：“你这是还用着石器时代的工具干信息时代的活儿啊，试试用蚂蚁集团开源的Redis模块，叫RedisSearch，人家内部都管这叫‘小蚂蚁’，专门治你这毛病。”

他一脸怀疑：“Redis还能装模块？复杂查询？不可能吧，不就是个缓存吗？”

我给他解释,此一时彼一时了，现在的Redis早就不是简单的Key-Value存储了，这个RedisSearch模块，相当于给Redis装上了一颗强大的搜索引擎心脏，它允许你像创建数据库表一样，在Redis里定义索引（Index），告诉你哪些字段需要被检索，是数字型的还是文本型的。

具体怎么玩呢？非常简单，你不用再像以前那样，费尽心思去设计复杂的键名了，比如存用户信息，以前你可能得弄成user:123:profile这样的键，值里面存个JSON，你可以直接把这个JSON文档（或者Hash结构）往Redis里一扔，只要这个文档的结构跟你事先定义好的索引对得上，RedisSearch就会自动为里面的指定字段建立索引。

针对他那个需求,我们可以先创建一个索引，告诉RedisSearch：请帮我索引“last_login_time”（最后登录时间，数字类型，用于范围查询）、“age”（年龄，数字类型）还有“tags”（标签，文本类型，支持多标签），创建索引的命令也很直白，就是FT.CREATE，后面跟着索引名和字段定义。

索引建好了,接下来就是往Redis里存数据了，这个和平时没啥两样，还是用HSET命令往Hash里写用户的各个字段值。

最神奇的部分来了——查询，当你想做那种复杂的多条件筛选时，再也不用手动计算集合的交并差了，RedisSearch提供了一条强大的查询命令FT.SEARCH，你可以像写搜索引擎的查询语句一样，写一个很直观的查询字符串。

要解决我同事的那个难题,查询语句大概会长这样：“@last_login_time:[1696982400 +inf] @age:[20 30] @tags:{篮球} @tags:{科技}”，我来稍微“翻译”一下：

• @last_login_time:[1696982400 +inf] 意思是最后登录时间大于等于某个时间戳（这里1696982400代表一周前）。
• @age:[20 30] 就是年龄在20到30岁之间。
• @tags:{篮球} @tags:{科技} 表示标签必须同时包含“篮球”和“科技”。

你把这条查询语句扔给FT.SEARCH命令，它瞬间就能把符合所有条件的结果给你返回回来，又快又准，这简直就像是在Redis里用上了SQL的WHERE子句，而且还是带倒排索引加速的，速度比很多关系型数据库的模糊查询快得多。

我同事听完,眼睛都亮了：“这不就是我想要的吗？这也太简单了！原来‘小蚂蚁’这么给力！”他之前那些繁琐的代码一下子就可以扔掉了。

除了这种精确匹配和范围查询,RedisSearch还支持很多高级功能。

• 模糊查询和前缀查询：你想找名字里带“张”的用户，可以写@name:张*。
• 全文检索：可以对文本字段进行分词搜索，比如搜索“苹果手机”，它能帮你找到包含“苹果”和“手机”的文档，就跟百度搜索一样。
• 排序和分页：查询结果可以按照某个字段排序，并且轻松实现分页效果。
• 聚合统计：还能对结果进行分组统计，比如统计每个年龄段的用户有多少人。

所以说,觉得Redis只能做简单Key-Value查询，那真是老黄历了，通过RedisSearch这个“小蚂蚁”模块，我们完全可以在享受Redis极致速度的同时，获得堪比专业搜索引擎的复杂查询能力，它把复杂的索引维护和查询逻辑都封装在了模块内部，给我们暴露出来的却是极其简单易用的API，这种“内核强大，接口简单”的设计，让处理复杂业务场景变成了一件轻松愉快的事情，以后再遇到在Redis里做复杂查找的需求，可别再吭哧吭哧地手动操作集合了，试试这只灵活的“小蚂蚁”，你会发现新大陆的。