Redis里没索引也能玩出花样，探索无索引下的新可能和新思路

（引用来源：Redis官方文档关于数据结构的描述，以及技术社区中关于Redis非传统用法的讨论）

说到数据库,我们脑子里第一反应可能就是各种表、行、列，还有那个至关重要的“索引”，索引就像一本书的目录，能让我们快速找到想看的内容，但Redis这家伙，它天生就不是这么玩的，它没有传统意义上那种复杂的索引结构，它的核心就是几种简单到极致的数据结构：字符串（String）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）和哈希（Hash），很多人一听“没索引”，可能就觉得那查询起来肯定很麻烦，功能受限，但其实恰恰相反，正因为Redis“轻装上阵”，没有索引的包袱，反而让我们能跳出传统数据库的思维定式，用这些基础的数据结构玩出很多意想不到的花样，开辟出新的可能性。

（引用来源：实际项目中利用Redis Sorted Set实现排行榜和延迟队列的案例）

第一个新思路就是把数据本身的结构当成索引来用,最典型的例子就是有序集合（Sorted Set），它天生就能为每个存储的成员（member）分配一个分数（score），并且根据这个分数自动排序，这简直就是为排行榜量身定做的，你想做一个游戏积分榜，根本不需要去创建什么“积分字段”再给它建索引，直接把玩家ID作为成员，积分作为分数扔进一个有序集合里就行了，查询Top 10？一条ZREVRANGE命令瞬间搞定，你甚至可以利用这个特性来做延迟队列，把任务的执行时间戳作为分数，开个进程不停地取当前时间之前的任务来执行，简单又高效，你看，我们没用任何额外的索引，只是巧妙地利用了数据结构本身的特性，就实现了传统上需要索引才能做到的快速排序和范围查询。

（引用来源：利用Redis Set进行共同关注、标签筛选等社交功能的实现思路）

第二个新思路是利用集合（Set）运算来模拟复杂的查询，传统数据库里，要查“我和张三共同关注了哪些人”，可能需要关联查询或者子查询，但在Redis里，这变得异常简单，你把“我关注的人”存成一个Set，把“张三关注的人”存成另一个Set，然后一条SINTER命令，求两个集合的交集，结果立刻就出来了，同样，想看“我关注了但张三没关注的人”，可以用SDIFF命令求差集，这种基于集合的“多维度”查询，非常灵活，速度极快，用来处理社交关系、商品标签筛选等场景再合适不过了，这其实就是把查询逻辑从数据库层面转移到了应用层面，通过数据结构的组合来解决问题，避免了构建复杂索引的开销。

（引用来源：Redis哈希表用于存储对象和实现简易全文搜索的讨论）

第三个有意思的思路是用哈希（Hash）来扁平化存储对象，并通过键的设计模式来“伪造”索引，比如存储用户信息，传统数据库是一行记录，在Redis里可以用一个哈希键来存，键名可以是 user:1001，里面包含 name、age、city 等字段，这时候，如果我们想按城市查找用户，没有索引怎么办？我们可以创建一个新的集合键，city:beijing，然后把所有北京用户的ID（user:1001, user:1005）都放到这个集合里，这样，要找所有北京的用户，先到 city:beijing 这个集合里拿到所有用户ID，再逐个去取 user:{id} 这个哈希键的数据，这种方法需要应用层多一次查询，是一种“空间换时间”和“手动建索引”的思路，虽然多了步骤，但在数据量可控且追求极致速度的场景下非常有效，甚至有人用这种方式，对哈希中的某个字段（如文章标题）进行分词，然后为每个词创建一个集合，存放包含该词的文档ID，从而实现一个非常简易但高速的全文搜索功能。

（引用来源：关于Redis在实时统计和布隆过滤器等概率型结构中应用的广泛共识）

第四个方向是拥抱概率性和实时计算,Redis支持超高的读写速度，这使得我们可以做一些传统数据库上不敢想的事情，我们可以用HyperLogLog这种数据结构来估算一个大型网站的日活用户数，它只需要极小的内存，就能统计上亿级别的独立访客，虽然结果有微小误差，但在很多业务场景下完全可以接受，再比如，用位图（Bitmap）来记录用户每天的签到情况，进行各种复杂的位运算来统计连续签到天数等，这种思路的核心是，不追求精确的、关系型的查询，而是利用Redis的速度优势，直接对数据进行实时计算和聚合，得到我们关心的统计结果或状态判断。

在Redis的无索引世界里,我们不能总想着“怎么去创建一个索引”，而是要转变思维，去思考“如何用现有的工具（数据结构）更巧妙地解决问题”，它的魅力不在于它像一把瑞士军刀一样功能齐全，而在于它提供的几件工具都非常锋利和专注，通过组合和创新使用，我们能搭建出各种各样高效的解决方案，这要求我们对业务有更深的理解，对Redis每种数据结构的特性有更敏锐的洞察力，下次当你面对一个需求，觉得“这里得用个索引”的时候，不妨停下来想想：如果用Redis，抛开索引的束缚，我能用什么更直接、更酷的方式来实现它？这种探索本身，就是一种充满乐趣和创造性的技术实践。