场景
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了，但有的查询条件极其复杂，再加上库表中设计的各种不合理，导致查询接口特别难写，然后加班什么的就不用说了（
）。
下面以一个例子开始，这是某购物网站的搜索条件，如果让你实现这样的一个搜索接口，你会如何实现？（
）
从上图中可以看出，搜索总共分为6大类，每大类中又分了各个子类。这中间，各大类条件之间是取的交集，各子类中有单选、多选、以及自定义的情况，最终输出符合条件的结果集。
好了，既然需求很明确了，我们就开始来实现。
事先将各个子维度的结果集给缓存起来，这要查询的时候直接去取想要的子集，而不用每次去查库计算。
采用 Redis 来存储缓存数据，用它的主要原因是，它提供了多种数据结构，并且在 Redis 中进行集合的交并集操作是一件很容易的事情。
具体方案，如图所示：
这里每个条件都事先将计算好的结果集ID存入对应的key中，选用的数据结构是集合（Set）。查询操作包括：
- 子类单选：直接根据条件 key，获取对应结果集；
- 子类多选：根据多个条件 Key，进行并集操作，获取对应结果集；
- 最终结果：将获取的所有子类结果集进行交集操作，得到最终结果；
这里会发现，漏了一个价格的条件。从需求中可知，价格条件是个区间，并且是无穷举的。所以上述的这种穷举条件的 Key-Value 方式是做不到的。这里我们采用 Redis 的另一种数据结构进行实现，有序集合（Sorted Set）：
将所有商品加入 Key 为价格的有序集合中，值为商品ID，每个值对应的分数为商品价格的数值。这样在 Redis 的有序集合中就可以通过ZRANGEBYSCORE命令，根据分数（价格）区间，获取相应结果集。
至此，方案三的优化已全部结束，将数据的查询与计算通过缓存的手段，进行了分离。在每次查找时，只需要简单的查找 Redis 几次就能得出结果。查询速度上符合了验收的要求。
扩展
分页
这里你或许发现了一个严重的功能缺陷，列表查询怎么能没有分页。是的，我们马上来看 Redis 是如何实现分页的。
分页主要涉及排序，这里简单起见，就以创建时间为例。
如图所示：
图中蓝色部分是以创建时间为分值的商品有序集合，蓝色下方的结果集即为条件计算而得的结果，通过ZINTERSTORE命令，赋结果集权重为0，商品时间结果为1，取交集而得的结果集赋予创建时间分值的新有序集合。对新结果集的操作即能得到分页所需的各个数据：
页面总数为：
ZCOUNT命令当前页内容：
ZRANGE命令若以倒序排列：
ZREVRANGE命令
数据更新
关于索引数据更新的问题，有两种方式来进行。一种是通过商品数据的修改，来即时触发更新操作，一种是通过定时脚本来进行批量更新。这里要注意的是，关于索引内容的更新，如果暴力的删除 Key，再重新设置 Key。因为 Redis 中两个操作不会是原子性进行的，所以中间可能存在空白间隙，建议采用仅移除集合中失效元素，添加新元素的方式进行。
性能优化
Redis 是内存级操作，所以单次的查询会很快。但是如果我们的实现中会进行多次的 Redis 操作，Redis 的多次连接时间可能是不必要时间消耗。通过使用MULTI命令，开启一个事务，将 Redis 的多次操作放在一个事务中，最后通过EXEC来进行原子性执行（
）。
总结
这里只是一个采用 Redis 优化查询搜索的一个简单 Demo，和现有的开源搜索引擎相比，它更轻量，学习成本页相应低些。其次，它的一些思想与开源搜索引擎是类似的，如果再加上词语解析，也可以实现类似全文检索的功能。
