रेडिस बेस्ट प्रैक्टिस, भाग 1

कई लेखों की एक श्रृंखला में, मैं रेडिस लैब्स की आधिकारिक वेबसाइट से रेडिस बेस्ट प्रैक्टिसेज सेक्शन का अपना अनुकूलित अनुवाद प्रस्तुत करूंगा।
रेडिस का उपयोग अनगिनत तरीकों से किया जा सकता है, हालांकि, कई पैटर्न हैं जिनका उपयोग सामान्य समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है। हमने सामान्य पैटर्न का एक संकलन तैयार किया है जिसे हम इन समस्याओं को हल करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं पर विचार करते हैं । यह संग्रह संपूर्ण नहीं है और Redis का उपयोग करने के एकमात्र तरीकों का एक सेट प्रतीत नहीं होता है, लेकिन हमें उम्मीद है कि यह Redis का उपयोग करके समस्याओं को हल करने के लिए एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में काम करेगा।

हमने इस सर्वोत्तम प्रथाओं को अध्याय और उप-अध्यायों में आवश्यकतानुसार विभाजित किया (अनुवादक का ध्यान दें: कुछ उप-अध्याय छोटे हैं, इसलिए मैं उन्हें एक में संयोजित करूंगा):

• "इंडेक्सिंग पैटर्न" अध्याय में, हम रेडिस के साथ सामान्य कुंजी-मूल्य एक्सेस से परे जाने के तरीकों पर ध्यान देंगे। इसमें न केवल डेटा खोजने में मदद करने के लिए विभिन्न रेडिस डेटा प्रकारों का उपयोग करते हुए प्रमुख पैटर्न को बुद्धिमानी से उपयोग करने के तरीके शामिल हैं, बल्कि पहुंच जटिलता को भी कम करते हैं;
• इंटरेक्शन पैटर्न अध्याय रेडिस पैटर्न पर केंद्रित है जो बुनियादी ढांचे में डेटा स्थानांतरित करता है। इस मामले में, रेडिस एक भंडार के रूप में कार्य नहीं करता है, बल्कि डेटा के लिए एक मार्गदर्शक के रूप में कार्य करता है;
• अध्याय "डेटा संग्रहण पैटर्न" रेडिस में डेटा के जटिल प्रतिनिधित्व को बचाने के लिए तरीकों का वर्णन करता है। हम दस्तावेजों की जटिल लिपियों की गणना करेंगे जिन्हें सरल और जटिल तरीकों से सामान्यीकृत किया जा सकता है;
• अस्थायी रूप से संग्रहीत डेटा के बारे में पैटर्न अध्याय "टाइम सीरीज पैटर्न" में वर्णित हैं;
• Redis में गति सीमा का उपयोग अक्सर किया जाता है। "गति सीमा के बुनियादी पैटर्न" अध्याय में हम इसके उपयोग के मामलों की मूल बातों पर आगे बढ़ेंगे;
• ब्लूम फ़िल्टर लंबे समय से रेडिस में देखा गया है, और अध्याय "एक ब्लूम फ़िल्टर के साथ पैटर्न" में हम संभाव्य डेटा संरचनाओं को देखते हैं और वे अपने अविश्वसनीय एनालॉग्स से कैसे भिन्न होते हैं;
• काउंटर आश्चर्यजनक रूप से गहरा स्वागत है। एक अलग अध्याय में, हम यह पता लगाते हैं कि कुशल कम्प्यूटेशनल तरीकों से गतिविधि और अद्वितीय तत्वों की गणना कैसे करें;
• अंत में, हम इस बात पर चर्चा करेंगे कि रेडिस को कम से अधिक करने के लिए लूआ का लाभ कैसे उठाया जाए।

यह गाइड असंगत है, इसलिए आप इसे किसी भी अध्याय के साथ शुरू कर सकते हैं। कुछ उपयुक्त खोजने के लिए आप प्रत्येक पोस्ट की शुरुआत में नेविगेशन का उपयोग कर सकते हैं।

अनुक्रमण पैटर्न

वैचारिक रूप से, Redis एक डेटाबेस है जो कुंजी / मान प्रतिमान पर आधारित होता है, जब डेटा का प्रत्येक टुकड़ा एक निश्चित कुंजी के साथ जुड़ा होता है। यदि आप किसी कुंजी के अलावा किसी अन्य चीज़ के लिए डेटा प्राप्त करना चाहते हैं, तो आपको एक सूचकांक लागू करने की आवश्यकता होगी जो रेडिस में उपलब्ध कई डेटा प्रकारों में से एक का उपयोग करता है।

Redis में अनुक्रमण अन्य डेटाबेस में प्रस्तुत किए गए से काफी अलग है, इसलिए आपके स्वयं के उपयोग परिदृश्य और डेटा अनुक्रमण के लिए सर्वोत्तम रणनीति निर्धारित करेंगे। इस अध्याय में, हम साधारण कुंजी / मान पुनर्प्राप्ति के अलावा कुछ सामान्य डेटा पुनर्प्राप्ति रणनीतियों को देखेंगे:

• सूचकांकों के रूप में क्रमबद्ध सेट;
• लेक्सिकोग्राफिक सूचकांक;
• भू-स्थानिक सूचकांक;
• आईपी ​​जियोलोकेशन
• पूर्ण पाठ खोज;
• विभाजन किए गए सूचकांक।

सूचकांकों के रूप में सॉर्ट किए गए सेट

सॉर्ट किए गए सेट (ZSET) रेडिस में एक मानक डेटा प्रकार है जो कई अनूठी वस्तुओं का प्रतिनिधित्व करता है (पुनरावृत्तियों को बचाया नहीं जाता है), जहां प्रत्येक ऑब्जेक्ट को एक संख्या ("गणना") कहा जाता है, जो एक प्राकृतिक छंटनी तंत्र के रूप में कार्य करता है। और यद्यपि वस्तुओं को दोहराया नहीं जा सकता है, लेकिन कुछ वस्तुओं में एक ही गिनती हो सकती है। जोड़ने, हटाने और मानों की एक श्रेणी (रैंक या गणना द्वारा) प्राप्त करने के लिए अपेक्षाकृत कम समय की जटिलता के साथ, सॉर्ट किए गए सेट अनुक्रमणिका होने के लिए काफी उपयुक्त हैं। एक उदाहरण के रूप में, जनसंख्या के आधार पर विश्व के देशों को लें:

> ZADD countries-by-pop 1409517397 china > ZADD countries-by-pop 146573899 russia > ZADD countries-by-pop 81456724 germany > ZADD countries-by-pop 333016381 usa > ZADD countries-by-pop 1 mars > ZADD countries-by-pop 37290812 afghanistan > ZADD countries-by-pop 1388350202 india 

शीर्ष 5 देशों को प्राप्त करना आसान होगा:

 > ZRANGE countries-by-pop 0 4 1) "mars" 2) "afghanistan" 3) "germany" 4) "russia" 5) "india" 

और 10,000,000 और 1,000,000,000 की आबादी वाले देश:

 > ZRANGEBYSCORE countries-by-pop 10000000 1000000000 1) "afghanistan" 2) "germany" 3) "russia" 

आप डेटा सॉर्ट करने के विभिन्न तरीकों को प्रदर्शित करने के लिए कई इंडेक्स बना सकते हैं। हमारे उदाहरण में, हम समान वस्तुओं का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन लोगों की संख्या के बजाय, जनसंख्या घनत्व, भौगोलिक आकार, इंटरनेट उपयोगकर्ताओं की संख्या, आदि ले सकते हैं। यह विभिन्न पहलुओं के लिए उच्च प्रदर्शन सूचकांक बनाएगा। इसके अलावा, इसके बारे में डेटा के साथ किसी ऑब्जेक्ट के नाम को विभाजित करके या तो रेडिस (हैश में, उदाहरण के लिए) या किसी अन्य डेटा स्टोर में संग्रहीत किया जाता है, द्वितीयक प्रक्रिया आवश्यक के रूप में प्रत्येक तत्व के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्राप्त कर सकती है।

लेक्सिकोग्राफिक सूचकांक

गिनती के अनुसार रैंकिंग के साथ क्रमबद्ध सेट (ZSET) में एक दिलचस्प संपत्ति होती है जिसका उपयोग किसी न किसी वर्णमाला की छंटाई के लिए एक तंत्र बनाने के लिए किया जा सकता है। संपत्ति यह है कि एक ही स्कोर वाली वस्तुओं को लेक्सोग्राफिक क्रम और सीमा मूल्यों द्वारा वापस किया जा सकता है। निम्नलिखित डेटा लें:

 > ZADD animal-list 0 bison 0 boa 0 dog 0 emu 0 falcon 0 alligator 0 chipmunk 

यह कमांड पशु-सूची कुंजी में कई जानवरों को जोड़ेगा। प्रत्येक ऑब्जेक्ट का स्कोर 0. होता है। ZRANGE कमांड को 0 और -1 के साथ निष्पादित करने के बाद, हम एक उत्सुक आदेश देखते हैं:

 > ZRANGE animal-list 0 -1 1) "alligator" 2) "bison" 3) "boa" 4) "chipmunk" 5) "dog" 6) "emu" 7) "falcon" 

यद्यपि तत्वों को वर्णानुक्रम में नहीं जोड़ा गया था, लेकिन उन्हें वर्णानुक्रम में क्रमबद्ध किया गया था। यह आदेश बाइनरी स्ट्रिंग तुलना, बाइट-बाय-बिट का परिणाम है। इसका अर्थ है कि ASCII वर्ण वर्णमाला क्रम में वापस आ जाएंगे। यह निम्नलिखित सुझाव देता है:

• निचले और ऊपरी मामले के पात्रों को समान नहीं माना जाएगा;
• बहुब्रीहि वर्णों को अपेक्षा के अनुसार क्रमबद्ध नहीं किया जाएगा।

Redis भी lexicographic खोजों को और संकीर्ण करने के लिए कुछ उन्नत सुविधाएँ प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, हम जानवरों को बी से शुरू करना चाहते हैं और ई के साथ समाप्त करना चाहते हैं। हम निम्नलिखित कमांड का उपयोग कर सकते हैं:

 > ZRANGEBYLEX animal-list [b (f 1) "bison" 2) "boa" 3) "chipmunk" 4) "dog" 5) "emu" 

तर्क (एफ थोड़ा भ्रमित हो सकता है। यह एक महत्वपूर्ण बिंदु है, क्योंकि रेडिस को वर्णमाला के अक्षरों की शाब्दिक समझ के बारे में कोई सुराग नहीं है। इसका मतलब है कि हमें यह ध्यान रखना चाहिए कि ई के साथ शुरू होने वाली हर चीज हमेशा च से शुरू होने वाली हर चीज से पहले खड़ी होगी, फिर बाद के अक्षरों की परवाह किए बिना। एक और नोट यह है कि वर्ग ब्रैकेट समावेश के साथ खोज को इंगित करता है, और गोल ब्रैकेट समावेश के बिना खोज को इंगित करता है। हमारे मामले में, यदि हम b के साथ क्वेरी करते हैं, तो यह सूची में शामिल किया जाएगा, जबकि f चयन में प्रकट नहीं होगा। यदि आप अंत करने के लिए सभी तत्वों का उपयोग करें इनकोडिंग पिछले प्रतीक (255 या 0xFF):

 > ZRANGEBYLEX animal-list [c "[\xff" 1) "chipmunk" 2) "dog" 3) "emu" 4) "falcon" 

यह आदेश भी सीमित किया जा सकता है, जिससे पेजिंग सुनिश्चित होती है:

 > ZRANGEBYLEX animal-list [b (f LIMIT 0 2 1) "bison" 2) "boa" > ZRANGEBYLEX animal-list [b (f LIMIT 2 2 1) "chipmunk" 2) "dog" 

एकमात्र नुकसान यह है कि इंडेंटेशन बढ़ने (समय सीमा के बाद पहला तर्क) के रूप में समय जटिलता बढ़ जाएगी। इसलिए, यदि आपके पास 1 मिलियन ऑब्जेक्ट हैं और आप अंतिम दो प्राप्त करने की कोशिश कर रहे हैं, तो इसके लिए बस एक मिलियन के क्रॉल की आवश्यकता होगी।

भू-स्थानिक सूचकांक

रेडिस की कई भू-स्थानिक अनुक्रमण टीम (GEO टीम) हैं, लेकिन अन्य टीमों के विपरीत, इन टीमों के पास अपने डेटा प्रकार नहीं हैं। ये कमांड वास्तव में सॉर्ट किए गए सेट के प्रकार को पूरक करते हैं। यह भूताश एल्गोरिथ्म का उपयोग करके सॉर्ट किए गए सेट के स्कोर में अक्षांश और देशांतर को कूटबद्ध करके प्राप्त किया जाता है।
भू-सूचकांक में तत्वों को जोड़ना आसान है। मान लीजिए कि आप कारों के एक समूह को ट्रैक कर रहे हैं जो एक सड़क पर चलते हैं। हम कारों के इस सेट को केवल "कार" कहते हैं। मान लें कि आपकी विशेष मशीन को "माय-कार" ऑब्जेक्ट के रूप में पहचाना जा सकता है (हम "ऑब्जेक्ट" शब्द का उपयोग करते हैं क्योंकि भू-सूचकांक केवल सेट का एक रूप है)। सेट में एक मशीन जोड़ने के लिए, हम कमांड निष्पादित कर सकते हैं:

 > GEOADD cars -115.17087 36.12306 my-car 

पहला तर्क वह सेट है जिसे हम जोड़ते हैं, दूसरा अक्षांश है, तीसरा देशांतर है, और चौथा वस्तु का नाम है।

मशीन के स्थान को अपडेट करने के लिए, आपको बस नए निर्देशांक के साथ फिर से कमांड चलाने की आवश्यकता है। यह काम करता है क्योंकि एक भू-सूचकांक केवल एक सेट है जहां डुप्लिकेट तत्वों की अनुमति नहीं है।

 > GEOADD cars -115.17172 36.12196 my-car 

"कारों" के लिए एक दूसरी कार जोड़ें। इस बार वोलोडा उसकी अगुवाई करता है:

 > GEOADD cars -115.171971 36.120609 volodias-car 

निर्देशांक को देखते हुए, आप कह सकते हैं कि ये कारें एक-दूसरे के काफी करीब हैं, लेकिन कितना? आप इसे GEODIST कमांड से परिभाषित कर सकते हैं:

 > GEODIST cars my-car volodias-car "151.9653" 

इसका मतलब है कि दो वाहन लगभग 151 मीटर अलग हैं। आप अन्य इकाइयों में भी गणना कर सकते हैं:

 > GEODIST cars my-car robins-car ft "498.5737" 

इससे कदमों में वही दूरी लौट आई। आप मील (एमएल) या किलोमीटर (किमी) का भी उपयोग कर सकते हैं।

अब देखते हैं कि एक निश्चित बिंदु के दायरे में कौन है:

 > GEORADIUS cars -115.17258 36.11996 100 m 1) "volodias-car" 

इसने सभी को निर्दिष्ट बिंदु के आसपास 100 मीटर के दायरे में लौटा दिया। आप सेट से किसी भी वस्तु के दायरे में सभी से अनुरोध कर सकते हैं:

 > GEORADIUSBYMEMBER cars volodias-car 152 m 1) "volodias-car" 2) "my-car" 

हम वैकल्पिक WITHDIST तर्क (GEORADIUS या GEORADIUSBYMEMBER के लिए काम करता है) को जोड़कर दूरी को सक्षम कर सकते हैं:

 > GEORADIUSBYMEMBER cars volodias-car 152 m WITHDIST 1) 1) "volodias-car" 2) "0.0000" 2) 1) "my-car" 2) "151.9653" 

GEORADIUS और GEORADIUSBYMEMBER के लिए एक अन्य वैकल्पिक तर्क है, जो प्रत्येक वस्तु के निर्देशांक लौटाता है। WITHDIST और withCOORD को एक साथ या अलग-अलग उपयोग किया जा सकता है:

 > GEORADIUSBYMEMBER cars volodias-car 152 m WITHDIST WITHCOORD 1) 1) "volodias-car" 2) "0.0000" 3) 1) "-115.17197102308273315" 2) "36.12060917648089031" 2) 1) "my-car" 2) "151.9653" 3) 1) "-115.17171889543533325" 2) "36.12196018285882104" 

चूंकि जियोस्पेशियल इंडेक्स केवल सॉर्ट किए गए सेट का एक विकल्प है, इसलिए बाद के कुछ ऑपरेटरों का उपयोग किया जा सकता है। यदि हम "माई-कार" को "कारों" के सेट से हटाना चाहते हैं, तो हम ZRO के क्रमबद्ध सेट की कमांड का उपयोग कर सकते हैं:

 > ZREM cars my-car 

रेडिस भू-स्थानिक के साथ काम करने के लिए उपकरणों का एक समृद्ध सेट प्रदान करता है, और इस खंड में हमने केवल बुनियादी लोगों की जांच की।

आईपी ​​जियोलोकेशन

कनेक्टेड सेवा का वास्तविक स्थान ढूंढना बहुत उपयोगी हो सकता है। IP जियोलोकेशन टेबल आमतौर पर काफी बड़े होते हैं और प्रभावी रूप से प्रबंधित करने में मुश्किल होते हैं। हम तेज़ और कुशल IP जियोलोकेशन सेवाओं को लागू करने के लिए सॉर्ट किए गए सेट का उपयोग कर सकते हैं।

IPv4 को दशमलव संकेतन (उदाहरण के लिए 74.125.43.99) में सबसे अधिक बार संदर्भित किया जाता है। हालाँकि, नेटवर्क सेवाएँ इस पते को 32-बिट संख्या के रूप में देखती हैं, प्रत्येक बाइट दशमलव रूप में चार संख्याओं में से एक का प्रतिनिधित्व करती है। उपरोक्त उदाहरण हेक्साडेसिमल में 0x4A7D2B63 या दशमलव में 1249717091 होगा।

आईपी ​​जियोलोकेशन डेटासेट व्यापक रूप से उपलब्ध हैं और आमतौर पर तीन कॉलम (प्रारंभ, अंत, स्थान) के साथ एक साधारण तालिका का रूप लेते हैं। शुरुआत और अंत IPv4 के दशमलव प्रतिनिधित्व हैं। रेडिस में, हम इस प्रारूप में सॉर्ट किए गए सेट को अनुकूलित कर सकते हैं, क्योंकि आईपी रेंज में "छेद" नहीं हैं, इसलिए, हम सुरक्षित रूप से मान सकते हैं कि एक सीमा का अंत दूसरे की शुरुआत है।

एक साधारण उदाहरण के लिए, सॉर्ट किए गए सेट में कुछ श्रेणियां जोड़ें:

 > ZADD ip-loc 1249716479 us:1 > ZADD ip-loc 1249716735 taiwan:1 > ZADD ip-loc 1249717759 us:2 > ZADD ip-loc 1249718015 finland:1 

पहला तर्क हमारे सेट की कुंजी है, दूसरा आईपी रेंज के अंत का दशमलव प्रतिनिधित्व है, और अंतिम स्वयं वस्तु है। ध्यान दें कि सेट ऑब्जेक्ट में कोलन के बाद का नंबर होता है। यह सिर्फ एक उदाहरण की सुविधा के लिए है। रियल आईपी टेबल में प्रत्येक रेंज के लिए विशिष्ट पहचानकर्ता होते हैं (और देश के नाम से अधिक अतिरिक्त जानकारी)।

किसी दिए गए IP पते के लिए तालिका को क्वेरी करने के लिए, हम कुछ अतिरिक्त तर्कों के साथ ZRANGEBYSCORE कमांड का उपयोग कर सकते हैं। IP एड्रेस लें और उसे दशमलव में बदलें। यह आपकी प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करके किया जा सकता है। सबसे पहले, मूल उदाहरण 74.125.43.99 (1249717091) से पते का उपयोग करें। यदि हम इस संख्या को संदर्भ बिंदु के रूप में लेते हैं और अधिकतम निर्दिष्ट नहीं करते हैं, और फिर परिणाम को केवल पहली वस्तु तक सीमित करते हैं, तो हम इसका जियोलोकेशन पाएंगे:

 > ZRANGEBYSCORE ip-loc 1249717091 +inf LIMIT 0 1 1) "us:2" 

पहला तर्क हमारे सॉर्ट किए गए सेट की कुंजी है, दूसरा आईपी पते का दशमलव प्रतिनिधित्व है, तीसरा (+ inf) रेडिस को ऊपरी सीमा के बिना अनुरोध करने के लिए कहता है, और अंतिम तीन तर्क केवल संकेत देते हैं कि हम केवल पहला परिणाम प्राप्त करना चाहते हैं।

पूर्ण पाठ खोज

मॉड्यूल के आगमन से पहले, Redis मूल कमांड्स का उपयोग करके पूर्ण-पाठ खोज को लागू किया गया था। RedisSearch मॉड्यूल इस पैटर्न की तुलना में बहुत अधिक उत्पादक है, हालाँकि, कुछ वातावरणों में यह उपलब्ध नहीं है। इसके अलावा, यह पैटर्न बहुत दिलचस्प है और इसे अन्य वर्कलोड के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है जिसमें RedisSearch आदर्श नहीं होगा।
मान लीजिए कि हमारे पास कई टेक्स्ट डॉक्यूमेंट्स हैं जिन्हें खोजे जाने की आवश्यकता है। यह Redis के लिए स्पष्ट उपयोग-मामला नहीं हो सकता है, क्योंकि यह महत्वपूर्ण पहुंच प्रदान करता है, लेकिन दूसरी ओर, Redis को पूरी तरह से नए पूर्ण-पाठ खोज इंजन के रूप में उपयोग किया जा सकता है।

सबसे पहले, चलो दस्तावेजों में कुछ नमूना पाठ लेते हैं:

"रेडिस बहुत तेज है"
"चीता तेज़ हैं"
"चीता के पास धब्बे हैं"

हम उन्हें शब्दों के सेट में विभाजित करते हैं, जो सादगी के लिए एक स्थान द्वारा अलग किए जाते हैं:

 > SADD ex1 redis is very fast > SADD ex2 cheetahs are very fast > SADD ex3 cheetahs have spots 

ध्यान दें कि हम प्रत्येक पंक्ति को अपने स्वयं के सेट में रखते हैं। ऐसा लग सकता है कि हम पूरी लाइन जोड़ रहे हैं - SADD परिवर्तनशील है और कई तत्वों को तर्क के रूप में एक बार में लेता है। हमने सभी शब्दों को लोअरकेस में भी बदल दिया।
फिर हमें इस इंडेक्स को पलटना होगा और दिखाना होगा कि कौन सा शब्द किस दस्तावेज़ में निहित है। ऐसा करने के लिए, हम प्रत्येक शब्द के लिए एक सेट बनाएंगे और एक ऑब्जेक्ट के रूप में दस्तावेज़ का नाम रखेंगे:

 > SADD redis ex1 > SADD is ex1 > SADD very ex1 ex2 > SADD fast ex1 ex2 > SADD cheetahs ex2 ex3 > SADD have ex3 > SADD spots ex3 

स्पष्टता के लिए, हमने इसे अलग-अलग आदेशों में विभाजित किया है, लेकिन सभी आदेशों को आमतौर पर MULTI / EXEC ब्लॉक में परमाणु रूप से निष्पादित किया जाता है।

हमारे छोटे पूर्ण-पाठ इंडेक्स को क्वेरी करने के लिए, हम SINTER कमांड (सेट्स का अंतर) का उपयोग करते हैं। "बहुत" और "तेज़" के साथ दस्तावेज़ ढूंढें:

 > SINTER very fast 1) "ex2" 2) "ex1" 

इस मामले में जब अनुरोध के मिलान के कोई दस्तावेज नहीं हैं, तो हमें एक खाली परिणाम मिलेगा:

 > SINTER cheetahs redis (empty list or set) 

स्थिरता के लिए, सिंटर के बजाय SUNION का उपयोग करना बेहतर है:

 > SUNION cheetahs redis 1) "ex2" 2) "ex1" 3) "ex3" 

किसी वस्तु को सूचकांक से हटाना थोड़ा अधिक जटिल है। सबसे पहले, दस्तावेज़ से अनुक्रमित शब्द प्राप्त करें, फिर प्रत्येक शब्द से दस्तावेज़ पहचानकर्ता को हटा दें:

 > SMEMBERS ex3 1) "spots" 2) "have" 3) "cheetahs" > SREM have ex3 > SREM cheetahs ex3 > SREM spots ex3 

Redis के पास एक एकल कमांड के साथ इन सभी चरणों को करने के लिए एक अलग ऑपरेटर नहीं है, इसलिए पहले आपको SMEMBERS कमांड के साथ क्वेरी करनी होगी, फिर SREM का उपयोग करके क्रमिक रूप से प्रत्येक ऑब्जेक्ट को हटा दें।

बेशक, यह एक बहुत ही सरल पूर्ण-पाठ खोज है। आप सामान्य लोगों के बजाय सॉर्ट किए गए सेटों का उपयोग करके अधिक उन्नत कर सकते हैं। इस स्थिति में, यदि कोई शब्द किसी दस्तावेज़ में एक से अधिक बार दिखाई देता है, तो आप इसे उस दस्तावेज़ से अधिक रैंक कर सकते हैं जिसमें यह एक बार होता है। ऊपर वर्णित पैटर्न कम या ज्यादा समान हैं, जिसमें उपयोग किए गए सेट के प्रकारों के अपवाद हैं।

विभाजन सूचकांक

रेडिस का एक एकल उदाहरण (या शार्क) बहुत व्यवहार्य है, लेकिन ऐसी परिस्थितियां हैं जहां आपको कई उदाहरणों में वितरित किए गए सूचकांक की आवश्यकता हो सकती है। उदाहरण के लिए, अनुक्रमणिका को समानांतर करने से थ्रूपुट को बढ़ाने के लिए जो एक उदाहरण के मुक्त स्थान से बड़ा है। कहो कि आप कई कुंजियों पर एक ऑपरेशन करना चाहते हैं। इन कुंजियों को अलग करने (विभाजन) करने का एक प्रभावी तरीका यह है कि प्रत्येक विभाजन में चाबियों का एक समान वितरण सुनिश्चित किया जाए, समानांतर में प्रत्येक विभाजन में कोई भी ऑपरेशन किया जाए और फिर अंत में परिणामों को संयोजित किया जाए।

समान कुंजी वितरण प्राप्त करने के लिए, हम एक गैर-क्रिप्टोग्राफ़िक हैशिंग एल्गोरिथ्म का उपयोग करेंगे। कोई भी तेज़ हैश फ़ंक्शन करेगा, लेकिन हम एक उदाहरण के रूप में प्रसिद्ध सीआरसी -32 का उपयोग करते हैं। ज्यादातर मामलों में, ये एल्गोरिदम हेक्साडेसिमल ("मेरी-कूल-डॉक्यूमेंट" के लिए सीआरसी -32 F9FDB2C9 लौटाएंगे) में परिणाम लौटाते हैं। मशीन के लिए हेक्साडेसिमल प्रतिनिधित्व सरल है, लेकिन यह दशमलव पूर्णांक का सिर्फ एक और प्रतिनिधित्व है, जिसका अर्थ है कि आप इन मूल्यों पर गणना कर सकते हैं।
अगला, आपको विभाजन की संख्या निर्धारित करने की आवश्यकता है - यह प्रतियों की संख्या का कम से कम x2 होना चाहिए। यह आगे स्केलिंग में योगदान देता है।

मान लीजिए कि हमारी 3 प्रतियाँ और 6 विभाजन हैं। दस्तावेज़ को भेजे जाने वाले विभाजन की गणना निम्न ऑपरेशन द्वारा की जा सकती है:

$$

$$hash \ _function (पहचानकर्ता \ _document) \ mod नंबर \ _partitions$$

 CRC32(“my-cool-document”) = F9FDB2C9 (16)  4194153161 (10) 4194153161 mod 6 = 5 

Redis Enterprise में, आप नियंत्रित कर सकते हैं कि किस विभाजन का संबंध पूर्व-निर्धारित नियमित अभिव्यक्तियों के उपयोग से है, या घुंघराले ब्रेस के साथ कुंजी के भाग को लपेटकर। इसलिए हमारे उदाहरण के लिए, हम दस्तावेज़ की कुंजी निम्नानुसार सेट कर सकते हैं:

आईडीएक्स: माय-कूल-डॉक्यूमेंट {5}

फिर हमारे पास एक और दस्तावेज़ है जो नंबर 3 के साथ एक विभाजन जारी करता है, इसलिए, कुंजी इस तरह दिखाई देगी:

आईडीएक्स: मेरा-अन्य-दस्तावेज़ {3}

यदि आपके पास अतिरिक्त सहायक कुंजियाँ हैं, जिनके साथ आपको काम करने की आवश्यकता होगी और जो इस दस्तावेज़ से जुड़ी हैं, तो आपको उसी विभाजन पर रहने की आवश्यकता है ताकि आप त्रुटियों की एक गुच्छा का सामना किए बिना एक ही समय में दोनों कुंजियों के साथ संचालन कर सकें। ऐसा करने के लिए, आपको दस्तावेज़ में कुंजी के समान विभाजन संख्या जोड़ने की आवश्यकता है।

अपने डेटा को दूरस्थ रूप से देखने पर, आप देखेंगे कि आपका सूचकांक विभाजन के दौरान समान रूप से समान रूप से वितरित किया गया है। आप उस कार्य को समानांतर कर सकते हैं जिसे प्रत्येक विभाजन के लिए निष्पादित करने की आवश्यकता है। जब आपके पास एक कार्य होता है जिसे पूरे सूचकांक के माध्यम से करने की आवश्यकता होती है, तो आपके आवेदन को प्रत्येक विभाजन के लिए एक ही तर्क करने की आवश्यकता होगी, परिणाम लौटाएं और आवेदन में आवश्यकतानुसार संयोजित करें।

इस पर, पहला लेख समाप्त होता है। अगला सबडिहाइडिंग "इंटरेक्शन पैटर्न" और "डेटा स्टोरेज पैटर्न" का अनुवाद होगा।