Redis全文搜索教程之创建索引并关联源数据 _Redis

redis 全文搜索是依赖于 Redis 官方提供的 RediSearch 来实现的。RediSearch 提供了一种简单快速的方法对 hash 或者 json 类型数据的任何字段建立二级索引，然后就可以对被索引的 hash 或者 json 类型数据字段进行搜索和聚合操作。
这里我们把被索引的 hash 或者 json 类型数据叫做源数据。
本文大纲如下，

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使用体验简单场景下，用 RediSearch 来平替 Elasticsearch 的使用场景已经足够。像是 Elasticsearch 中常用的查询语法 AND 、OR 、IN 、NOT IN 、> 、< 、= 、like 等，在 RediSearch 中都是支持的。
此外 RediSearch 还支持聚合统计、停用词、文本标记和转义、同义词、标签、排序、向量查询、中文分词等。
就我个人来说，个人项目使用 RediSearch 作为全文搜索引擎已经够用了，它有占用内存低、索引建立快、查询数据性能足够高等优点。
后续发展【Redis全文搜索教程之创建索引并关联源数据】就目前官方对 RediSearch 的支持更新来看，

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RediSearch 官方更新频率图
最近一次提交记录在 12 月 17 号。
可以看到 RediSearch 的更新频率还是比较高的，而且是官方支持做的模块，不用担心后续无人维护。
虽然 Redis 天生支持分布式集群，但是 RediSearch 对 Redis 集群的支持还不完善，引用官方说明，

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官方针对 RediSearch 的集群支持问题，提供了一个 RediSearch 集群版本，但是这个版本只能在 Redis 企业版或者 Redis Cloud 上能使用，开源版还没有，这一点需要告诉大家。
遇到 bug首先在使用 RediSearch 的过程中，遇到了 bug 并发现 bug 来源于 RediSearch，不要慌，也不要抱怨难用，毕竟是开源项目，

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官方issue列表
大家可以看到 issue 列表中有很多 bug 没有解决。
不过本着开源共进的精神，希望大家发现了 bug 后，第一时间在 RediSearch 官方 Github 上提个 issue，方便官方发现并解决问题。

RediSearch Github 仓库地址：https://github.com/RediSearch/RediSearch

下面我给大家用 newbee-mall-pro 项目作为样本，给大家介绍下如何创建一个索引并关联源数据。
newbee-mall-pro 项目地址：https://github.com/wayn111/newbee-mall-pro
添加源数据在 newbee-mall-pro 项目中，已经将商品数据以 hash 类型存入了 Redis 中，
其中，我们对于 key 名称的定义规则是按照 newbee_mall:goods: + 商品ID 。
这里我们的 key 名称定义规则很重要，RediSearch 创建索引会基于 key 名称前缀来生成。
hash 类型的 value 包含属性如下，

goodsId : 商品 ID，唯一属性，由数据库商品表主键生成
goodsName : 商品名称
goodsIntro : 商品简介
goodsCategoryId : 商品分类 ID，唯一属性，由数据库商品分类表主键生成
goodsSellStatus : 商品上架状态， 0 代表下架，1 代表上架
sellingPrice : 商品售价
originalPrice : 商品原价
tag : 商品标签

在 newbee-mall-pro 中，添加源数据的方法已经写好了，代码逻辑在 JedisSearch.addGoodsListIndex() 方法里，

public boolean addGoodsListIndex(String keyPrefix, List<Goods> list) {int chunk = 200;List<List<Goods>> partition = ListUtil.partition(list, chunk);AbstractPipeline pipelined = client.pipelined();for (List<Goods> goodsList : partition) {for (Goods goods : goodsList) {RsGoodsDTO target = new RsGoodsDTO();MyBeanUtil.copyProperties(goods, target);Map<String, String> hash = MyBeanUtil.toMap(target);// 支持中文hash.put("_language", Constants.GOODS_IDX_LANGUAGE);pipelined.hset(keyPrefix + goods.getGoodsId(), hash);}}pipelined.sync();return true;}

上诉代码中，其实就是把 list 商品列表以 hash 类型的数据结构写进 Redis 中，并且为了加快写入速度，使用了 Redis 提供的管道操作。
需要注意的就是 hash 类型中新增了一个 _language 字段，用于指定 RediSearch 对于源数据关联的索引，要使用中文分词查询。