Rediseach
簡介
Redisearch在Redis上面實現(xiàn)了一個搜索引擎，但與其他Redis搜索庫不同翘紊，它不使用內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)鞠呈，如排序集。
這也可以實現(xiàn)更高級的功能翔试，如文本查詢的完全詞組匹配和數(shù)字過濾轻要，這對傳統(tǒng)的redis搜索幾乎是不可能或高效的。
開發(fā)環(huán)境
本機 Mac
服務(wù)器 CentOS 7.3
環(huán)境搭建（服務(wù)器）
1垦缅、安裝 Redis冲泥， 最新版本 ->
$ wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.1.tar.gz
$ tar xzf redis-4.0.1.tar.gz
$ cd redis-4.0.1
$ make
小提示：
yum install -y gcc g++ gcc-c++ make
2、配置 Redis，編輯 redis.conf凡恍，修改三處
$ vi redis.conf
- 將 bind 127.0.0.1 改為 # bind 127.0.0.1
- 將 protected-mode yes 改為 protected-mode no
- 將 daemonize no 改為 daemonize yes
3幸冻、安裝 Redisearch，在 redis-4.0.1 同級目錄下執(zhí)行咳焚，官網(wǎng) ->
$ git clone https://github.com/RedisLabsModules/RediSearch.git
$ cd RediSearch/src
$ make all
4、啟動 Redis
$ cd redis-4.0.1
$ src/redis-server redis.conf --loadmodule ../RediSearch/src/redisearch.so
環(huán)境搭建（本機）
1庞溜、使用 Maven 安裝最新的 Jedis革半，方便依賴
$ git clone https://github.com/xetorthio/jedis.git
$ cd jedis
$ mvn clean install -DskipTests
2、使用 Maven 安裝最新的 JRedisearch流码，方便依賴
$ git clone https://github.com/RedisLabs/JRediSearch.git
$ cd JRediSearch
$ mvn clean install -DskipTests
開始使用 Redisearch
1又官、在 IDEA 中新建 Maven 工程，添加如下依賴
<dependencies>
<!-- 取決于上述安裝的version -->
<dependency>
<groupId>com.redislabs</groupId>
<artifactId>jredisearch</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>
<!-- 取決于上述安裝的version -->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.0.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.code.gson</groupId>
<artifactId>gson</artifactId>
<version>2.8.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
<version>2.4.2</version>
</dependency>
</dependencies>
2漫试、編寫測試程序 Application.java
import io.redisearch.Document;
import io.redisearch.Query;
import io.redisearch.Schema;
import io.redisearch.SearchResult;
import io.redisearch.client.Client;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class Application {
public static void main(String[] args) {
// 初始化客戶端
Client client = new Client("any-search", "113.209.107.69", 6379);
// 定義一個索引模式
Schema schema = new Schema().addTextField("title", 5.0).addTextField("body", 1.0).addNumericField("star");
// 創(chuàng)建索引
client.dropIndex();
client.createIndex(schema, Client.IndexOptions.Default());
// 向索引中添加文檔
Map<String, Object> fields1 = createDocument("any video", "視頻", 1000);
Map<String, Object> fields2 = createDocument("any chat", "即時通信", 500);
Map<String, Object> fields3 = createDocument("any security", "安全", 10000);
Map<String, Object> fields4 = createDocument("any video github", "視頻項目", 10000);
client.addDocument("doc1", fields1);
client.addDocument("doc2", fields2);
client.addDocument("doc3", fields3);
client.addDocument("doc4", fields4);
// 搜索 "any", 并且 star 數(shù)目在 0 ~ 2000 的
System.out.println("search 'any', result:");
Query query = new Query("any").addFilter(new Query.NumericFilter("star", 0, 2000)).setWithScores().limit(0, 10);
SearchResult result = client.search(query);
printResult(result);
// 搜索 "視頻"
System.out.println("\r\nsearch '視頻', result:");
Query other = new Query("視頻").limitFields("body").limit(0, 10);
result = client.search(other);
printResult(result);
}
private static Map<String, Object> createDocument(String title, String body, Integer price){
Map<String, Object> fields = new HashMap<String, Object>();
fields.put("title", title);
fields.put("body", body);
fields.put("star", price);
return fields;
}
private static void printResult(SearchResult result) {
List<Document> documentList = result.docs;
for (Document document : documentList) {
System.out.println(document.toString());
}
}
}
3六敬、執(zhí)行結(jié)果
搜索
總結(jié)
速度快，但是對中文搜索支持不好驾荣，如上所示外构，搜索“視頻”時，field4中有“視頻項目”卻沒有出現(xiàn)在結(jié)果中播掷，需要將“視頻項目”隔開成“視頻 項目”才行审编。
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