這篇文章主要給大家介紹了關於如何利用Redis如何實現自動補全功能的相關資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家學習或者使用Redis具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面來一起學習學習吧
忘了redis從哪個版本開啓，能夠根據輸入的部分命令前綴給出提示，即自動補全。接下來筆者介紹基於redis實現這個很酷的功能。
about sorted set
假設結果中有mara，marabel，marcela。現在我們輸入mar，就能得到這三個名字，並且輸出結果按照字典排序。在實現這個需求之間，我們先簡單介紹sorted set。
大家都知道sorted set是按照score排序的：
127.0.0.1:6380> zadd test 85 sida 127.0.0.1:6380> zadd test 80 xiaolang 127.0.0.1:6380> zadd test 60 afei 127.0.0.1:6380> zadd test 90 chenssy 127.0.0.1:6380> zadd test 98 yunaiv 127.0.0.1:6380> zrange test 0 -1 1) "afei" 2) "xiaolang" 3) "sida" 4) "chenssy" 5) "yunaiv"
但是如果score都一樣，sorted set是按照什麼排序的呢？是按照字典排序的：
127.0.0.1:6380> zadd exam 0 sida 127.0.0.1:6380> zadd exam 0 xiaolang 127.0.0.1:6380> zadd exam 0 chenssy 127.0.0.1:6380> zadd exam 0 yunaiv 127.0.0.1:6380> zadd exam 0 afei 127.0.0.1:6380> zrange exam 0 -1 1) "afei" 2) "chenssy" 3) "sida" 4) "xiaolang" 5) "yunaiv"
這是sorted set一個非常重要的特性，也是我們自動補全需求的一個要點。但是這還不夠，離我們的最終需求還有一段路要走。幸運的是sorted set還有另一個很酷的命令：ZRANK。這個命令能知道你要查詢的key在sorted set中的位置：
127.0.0.1:6380> zrank exam sida (integer) 2 127.0.0.1:6380> zrank exam yunaiv (integer) 4 127.0.0.1:6380> zrange exam 2 4 1) "sida" 2) "xiaolang" 3) "yunaiv"
到這裏感覺離我們實現自動補全的第一個版本非常接近了，我們能得到sorted set中按照字典排序後任意一個member及其後面N個member。
簡單實現
爲了實現最終的自動補全，我們需要付出一些代價：空間。
意思是，對於某個準備添加到sorted set中的member，例如afei，我們不僅要把完整的詞（afei）添加到sorted set中，而且還要添加所有可能的前綴（a, af, afe, afei）。這裏爲了解決某個詞是真正的member還是某個member的前綴（例如bar既是一個完整的詞，也是某個member例如bark的可能前綴），我們加了一個小把戲，即在真正member的後面增加一個特殊字符，例如"$"，那麼afei這個member就會添加下列這些詞：
a, af, afe, afei, afei$
現在假設我們需要添加三個詞：foo, bar, foobar 來進行一些測試， 那麼sorted set中就會有如下這些詞：
127.0.0.1:6380> zrange autoc 0 -1 1) "b" 2) "ba" 3) "bar" 4) "bar$" 5) "f" 6) "fo" 7) "foo" 8) "foo$" 9) "foob" 10) "fooba" 11) "foobar" 12) "foobar$"
離我們最終的目標又要近了很多。現在假設用戶輸入"fo"，那麼爲了實現自動補全，我們需要執行如下命令，仔細查看結果，foo$和foobar$就是我們需要的結果，只需要將特殊後綴$去掉即可（其他沒有以$結尾的詞全部忽略）：
127.0.0.1:6380> zrank autoc fo (integer) 5 127.0.0.1:6380> zrange autoc 5 -1 1) "fo" 2) "foo" 3) "foo$" 4) "foob" 5) "fooba" 6) "foobar" 7) "foobar$"
更多詞的測試
網址http://antirez.com/misc/female-names.txt 提供了近5000個女性名字。按照前面說的規則，將所有名字的所有可能前綴全部添加到sorted set中。假定用戶輸入member，那麼只需要通過如下兩個命令，得到字典排序後用戶輸入的member後面的50個詞，然後只取$結尾的詞：
127.0.0.1:6380> zrank autoc member (integer) 8 127.0.0.1:6380> zrange autoc 8 50
時間&空間複雜度
根據官方文檔可知，zrank和zrange的事件複雜度都是O(log(N))。因此，即使數據量比較大，這種方案也是可行的。
ZRANK key member
起始版本：2.0.0
時間複雜度：O(log(N))ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
起始版本：1.2.0
時間複雜度：O(log(N)+M) with N being the number of elements in the sorted set and M the number of elements returned.
那麼需要多少內存呢？
假設在最糟糕的情況下，一個長度爲M的詞需要添加M+1個詞到sorted set中。那麼如果有N個詞，總計需要添加N*(Ma+1)個詞到sorted set中，Ma是這N個詞的平均長度。
幸運的是，實際情況遠比這個要好得多，以近5000個女性名字爲例，只需要添加大約15000個詞到sorted set中，因爲這些名詞存在大量重複的前綴。以3個名字爲例：marci，marcia，marcile。如果按照最糟糕的情況，需要添加3*(6+1)=21個詞到sorted set中，然而實際情況呢，只需要添加11個詞到sorted set中即可：
m, ma , mar, marc, marci, marci$, marcia, marcia$, marcil, marcile, marcile$。
而且，隨着樣本越來越大，重複的前綴會越大越多。
所以，需要的內存也還OK。是不是覺得美滋滋？哈
查詢預測
我們這次的自動補全是按照字典排序，很多時候，這是我們需要的。但是也有一些情況，我們希望按照相似度來排序。例如google搜索那樣，搜索結果按照頻率和熱度等維度進行排序。例如，當用戶輸入ne，用戶應該希望看到Netflix，news，new york times等這些熱門關鍵詞。
這樣做起來就不那麼容易了，如果要能達到根據頻率排序，我們需要一個特別的sorted set能以非阻塞的方式實時更新每個前綴的頻率：
當用戶輸入一個例如"foo"這種查詢，由於它的所有前綴爲："f", "fo", "foo"。那麼對每個前綴都執行命令：ZINCRBY <prefix> 1 foo ；如果用戶輸入"foobar"，那麼對每個前綴都執行：ZINCRBY <prefix> 1 foobar；
這種方法還有一個問題，許多自動補全系統只需要展示TOP N個關鍵詞，假設N爲10。但是我們這種方法，如果要計算TOP 10，我們需要取得關鍵詞遠不止10個，理論上我們要這個前綴作爲key的sorted set中所有member都取出來。
幸運的是，從統計學上來講，每個對於sorted set中有300個member的前綴，就能得到TOP 5關鍵詞。如果查詢越頻繁，它的得分越高，它最終被選中的概率也就越高。因此，我們要做的就是對搜索字符串的每個前綴：
- 如果前綴作爲key的sorted set中member數量還沒有達到300，那麼只需要簡單的對其zincrby即可；
- 如果前綴作爲key的sorted set中member數量已經達到了300，我們將那些得分比較低的member刪除，增加新的member進來，從而達到關鍵詞頻率不斷迭代的效果。
這個方法一下子可能理解不過來，沒關係，舉個栗子。假設現在用戶輸入了next，其前綴n爲key的sorted set中已經有netflix(100), news(120), new york(80), near(23), nequ(1)。由於這個前綴對應的sorted set中的member數量還沒有300，所以，執行：zincrby n 1 next。其中n是前綴，next是用戶輸入的關鍵詞。假設現在用戶輸入了next，其前綴n爲key的sorted set中已經有netflix(100), news(120), new york(80), near(23), 省略295個score大於1的關鍵詞, nequ(1)。由於這個前綴對應的sorted set中的member數量達到了300，所以，先刪除得分比較低的nequ，再執行：zincrby n 1 next。
這個方法跟用戶輸入關鍵詞分佈有很大的關聯性，如果用戶輸入的所有關鍵詞頻率比較接近，那麼這個方法得到的數據並不是很可靠。但是我們知道這不是問題，因爲搜索就是絕大部分人在搜索那一小部分關鍵詞集合。
清理階段
由於上面提到的搜索長尾效應，我們可以講那些得分爲1的member清理掉，因爲用戶對這些關鍵詞幾乎沒有任何關注度。清理操作還能夠減少使用內存，從而讓redis保存更多更有用的數據。
知識總結
- sorted set數據結構中，如果member的score一樣，那麼按照字典排序。
- zrank命令能得到指定member在結果中的位置，並可以取排在它後面N個member。
- zincrby能給指定的sorted set中的member加分。
參考：http://oldblog.antirez.com/post/autocomplete-with-redis.html
總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對神馬文庫的支持。