使用 Redis 解决“树”形数据的复杂查询

最近因业务需要,研究了一下树数据结果的存储及查询解决方案。 最初的想法是使用neo4j,可是在网上看了一下开源的不支持集群,感觉用的人不多。

网上也查了一些 树形结构数据存储方案 但每种实现方案都有它的一定局限性。

想了一短时间后,想出了下面的方案:

一、 因为复杂的查询都由Redis来处理,所以数据库表的设计就变得非常简单:tree 表

| 字段名称 | 数据类型 | 备注说明 | | —- | —- | —- | | id | int | 主键 | | parent_id | int | 上级节点ID |

二、Redis的数据存储方案:

把表的数据存储到一个Hash表中,使用表中的id值做为此hash表的key, value值为:

代码实现

为了简化测试,这里只演示Redis相关的操作

  1. Tree 类定义
  2. 往Redis中添加测试数据:
  3. Lua 代码的实现

在Lua中使用递归时,需要使用“尾调用”来优化代码。关于尾调用的知识,大家可以上网去搜索。

获取所有子节点 get-tree-childs.lua

获取所有子节点数目 get-tree-childs-cnt.lua

获取所有子节点数目 get-tree-parent.lua

获取所有子节点数目 get-tree-parent-cnt.lua

以上代码因为使用了“尾调用”,所以变得相对比较复杂

总结

此方案相对比较灵活,能支持相对比较大量的数据。

缺点:过于依赖Redis。数据同步会麻烦些,好在操作不是很复杂。

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