作者/翻译：张冬洪，Redis中国用户组主席
RediSearch简介
RediSearch是一个高性能的全文搜索引擎，可作为一个Redis Module 运行在Redis上，是由RedisLabs团队开发的。
特点是：Faster, in-memory, highly available full text search （英文看着才有感觉）
项目地址：https://github.com/RedisLabsModules/RediSearch
官网：http://redisearch.io
主要特性
RediSearch 是在Redis基础上从0开始开发的一个全文搜索索引，使用新的Redis Modules API来扩展Redis新命令和能力，它的主要特性包括：
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简单，快速索引和搜索
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数据存储在内存中，使用内存-有效的自定义数据结构
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支持多种使用UTF-8编码的语言
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文档和字段评分
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结果的数值过滤
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通过词干扩展查询
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精确的短语搜索
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按特定属性过滤结果（例如仅在标题中搜索“foo”）
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强大的自动提示引擎
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增量索引（不需要对索引进行优化和压缩）
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支持用作存储在另一数据库中的文档的搜索索引
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支持已经在Redis中存在的HASH对象作为文件的索引
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扩展到多个Redis实例
RediSearch实战 - 小试牛刀
通过下面的案例让我们一起来了解一下关于RediSearch的一些关键概念，下面的例子是在redis-cli 工具基础上完成的。
1. 定义一个索引
为了搜索的有效性，RediSearch需要知道怎样去索引文档。一个文档可以有若干字段，每一个都有它们自己的权重（例如：标题通常比文本本身更重要）。搜索引擎能够使用数值字段来进行过滤（未来我们将会增加更多的字段）。
因此，第一步是创建索引定义，它告诉RediSearch如何处理我们将会添加的文档。
在这个案例中，我们将创建一个产品目录索引，其中每个产品都有名称，描述和价格（允许我们通过价格过滤产品）。
我们使用 FT.CREATE 命令，它的语法是：
在本例中：
这就意味着产品名称和描述被视为文本字段，其各自的得分是10分和1分，这个价格是用于过滤的数值字段。
2. 添加文档
现在我们可以使用 FT.ADD 命令添加一个新的文档到我们的索引：
添加一个TV作为例子：
该产品被立即添加索引中，现在可以在未来的搜索中被找到。
注：RediSearch支持UTF-8（或纯ASCII）编码的文本，不检查输入的有效性，其主要的限制是使用普通的空格和标点符号标记标志，它对ASCII和UTF-8都起作用。
3. 搜索
现在我们已经有了被添加到索引中的产品，用 FT.SEARCH 命令进行搜索是非常简单的：
或者用价格过滤，如价格在$200到$300之间：
在redis-cli 客户端上输出的结果信息如下：
现在我们已经论证了RediSearch是如何工作的，我们将在短时间内热切的投入到RediSearch的开发和设计中。
性能
为了评估RediSearch相比其他开源搜索引擎的性能，我们创建了一套度量延迟和吞吐量的基准—索引和查询相同的数据集。
我们的基准测试结果表明RediSearch的速度相比ElasticSearch 和 Solr要快120%到500%。
基准设置：
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数据集：从维基百科页面提供的有用的英文摘要的转储，其中包括510万短摘要。
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基准测试：我们针对不同的搜索引擎运行了几个具有不同配置文件的查询。并行的运行1, 8, 16、32和64个并发客户端执行每个查询。我们也跑了自动完成测试，从具有相同客户端并发配置文件的数据集中测试前1100名最受欢迎的2和3个字母前缀。
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物理配置：2个 c4.4x large AWS EC2 Instance，每一个配置16核，32GB内存 和 SSD EBS 存储，一个用作client，另一个运行 servers
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搜索引擎测试
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RediSearch：5个分片运行在5个Redis Masters上，没有负载均衡，冗余或内置的缓存，此设置最多使用了Server机器的5个CPU核心。
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ElasticSearch：一个实例有5个分片，过滤器缓存已禁用，在基准测试中，ElasticSearch使用了所有的16个CPU核心，因为它是多线程的。
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Solr：solr-cloud的两个实例，每一个实例上面运行2个分片，缓存是完全禁用的，在基准测试过程中，Solr也是使用了所有的16个CPU核心。
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客户端：使用GO编写的应用程序，利用尽可能多的CPU核心，对于Redis, ElasticSearch 和 Solr 都使用流行的GO客户端压测，测试程序地址：https://github.com/RedisLabs/RediSearchBenchmark
压测结果展示：
总结：
我们已经证明，利用Redis Module API，我们可以在Redis的上面创建一个功能丰富和高性能的搜索引擎。
从基准测试来看，使用RediSearch 要优于其他搜索引擎，在某些情况下还有很大的盈余 - 保持较低的延迟。
然而相比于ElasticSearch和Solr，RediSearch仍然需要获得更多的特性，其性能优势使得它可以成为许多用例的可行替代品，并且随着时间的推移，我们打算在开源社区的帮助下对它进行加强。
来源：中生代技术 原文链接
