使用重新搜索浏览器工具执行数据库搜索和分析

作者:阿吉特·辛格·雷纳

一个全功能的纯桌面GUI客户端，RedisInsight支持RediSearch。再研究是一个功能强大的Redis索引、查询和全文搜索引擎。它是最成熟、功能最丰富的Redis模块之一。通过RedisInsight，可以实现以下功能

  • 多行用于构建查询
  • 添加了在单行模式下使用“ctrl+enter”提交查询的功能
  • 在索引选择器下拉菜单中更好地处理长索引名称
  • 修复了查询字符串中带有空格的查询分页错误
  • 支持聚合
  • 支持模糊逻辑
  • 简单和复杂条件
  • 分类
  • 标页码
  • 计数

RedSearch允许您在数据集（散列）上快速创建索引，并使用增量索引方法快速创建和删除索引。通过索引，您可以以极快的速度查询数据，执行复杂的聚合，并按属性、数字范围和地理距离进行筛选。

步骤1。创建复述,数据库#

按照此链接使用Docker容器创建Redis数据库这与reresearchch模块的启用

步骤2：下载RedisInsight#

要在本地系统上安装RedisInsight，首先需要从Redis实验室网站下载软件。万博电竞客服

单击此链接访问允许您选择所选操作系统的窗体。

我的形象

运行安装程序。web服务器启动后，打开http://YOUR_HOST_IP:8001，添加一个Redis数据库连接。

选择“连接到Redis数据库”我的形象

输入请求的详细信息，包括名称、主机（端点）、端口和密码。然后单击“添加REDIS数据库”。

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我们将看两个数据集——一个是OpenBeerDB，另一个是电影数据集。

步骤3.OpenBeerDB示例数据集#

为了演示重新搜索，我们将使用OpenbeerDB数据集openbeerdb.com

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让我们克隆存储库以访问数据集：

$git克隆https://github.com/redis-developer/redis-datasets
cd redis数据集/RedSearch/openbeerdb

步骤4。安装先决条件包#

$brew安装python3
$ pip3安装-r requirements.txt

步骤5.导入数据#

$python3 import.py--urlredis://localhost:6379
正在导入类别…
正在导入样式。。。
进口啤酒厂。。。
正在将啤酒数据添加到重新搜索。。

步骤6:在RedisInsight浏览器工具下选择“RediSearch”#

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运行以下查询：

“@abv:[56]”

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您可以单击“{:}”以获得JSON视图，如下所示：

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您可以下载CSV格式的数据。

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查询：ABV高于5%但低于6%的所有啤酒#

啤酒被添加到按ABV加权的重新搜索索引中。因此，默认情况下，结果将按ABV从高到低排序。ABV和IBU都是可排序的，因此您可以在查询中使用sortby按这些字段中的任何一个排序结果

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查询：ABV高于5%但低于6%的所有啤酒在规定限度内#

“@abv:[5 6]”限制为0 100

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查询:找出ABV大于9%的爱尔兰麦芽啤酒和德国麦芽啤酒:#

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步骤7.使用聚合#

聚合是一种处理搜索查询结果、对其进行分组、排序和转换并从中提取分析见解的方法。与其他数据库和搜索引擎中的聚合查询非常相似，它们可以用于创建分析报告，或执行facet search样式的查询。

例如，通过索引web服务器的日志，我们可以按小时、国家或任何其他细分为唯一用户创建报告；或者为错误、警告等创建不同的报告。

让我们运行聚合查询

FT.聚合“beerIdx”@abv:[5 6]“限制0 1060 GROUPBY 1@breweryid

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让我们也看看Movie样本数据集。

步骤8。创建复述,数据库#

按照此链接使用Docker容器创建Redis数据库这与reresearchch模块的启用

第9步。安装RedisInsight#

点击这个链接在系统中本地设置RedisInsight

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第十步。电影样本数据库#

在这个项目中，您将使用一个简单的数据集来描述电影，目前，所有的记录都是英语的。您将在另一个教程中学习更多关于其他语言的知识。

电影由以下属性表示：

  • 电影id：此数据库内部的电影的唯一ID
  • 标题：电影的标题。
  • 情节：这部电影的摘要。
  • 体裁:电影的类型，目前一部电影只会有一个类型。
  • 发布年份:用数值表示电影上映的年份。
  • 评级:表示公众对这部电影的评价的数值。
  • 投票：票数。
  • 招贴画：链接到电影海报。
  • imdb_id:中电影的idIMDB数据库

密钥和数据结构#

作为Redis开发人员，构建应用程序时首先要考虑的事情之一是定义键和数据的结构（数据设计/数据建模）。

在Redis中定义键的常见方法是使用特定的模式。例如，在这个应用程序中，数据库可能会处理各种业务对象:电影、演员、剧院、用户……我们可以使用以下模式:

  • 业务对象：密钥

例如：

  • 电影：001对于id为001的电影
  • 用户：001id为001的用户

对于电影信息，您应该使用Redis哈希.

Redis散列允许应用程序在单个字段中构造所有电影属性；此外，RedSearch将根据索引定义对字段进行索引。

步骤11.插入电影#

现在是向数据库中添加一些数据的时候了，让我们使用redis cli或复述,洞察力.

连接到Redis实例后，运行以下命令：

> HSET电影:11002标题“星球大战:V -《帝国反击战》“阴谋”叛军后残忍地制服上的帝国冰雪星球霍斯,与尤达卢克·天行者的绝地武士开始训练,而他的朋友们所追求的达斯·维达,赏金猎人波巴·费特的星系。“release_year 1980流派“行动”评级8.7票1127635 imdb_id tt0080684
>HSET电影：11003片名“教父”剧情“一个有组织犯罪王朝的老族长将其秘密帝国的控制权移交给了他不情愿的儿子”。1972年发行的类型“戏剧”获得9.2票1563839 imdb_id tt0068646
>HSET电影：11004片名“热”情节“一群职业银行劫匪在不知情的情况下，在最近一次抢劫中留下了线索，开始感受到警察的热。”1995年发行的类型“惊悚片”获得8.2票559490 imdb\U id tt0113277
>HSET“电影：11005”标题“星球大战：第六集-绝地归来”类型“动作”投票906260，评级8.3，1983年上映情节“叛军派往恩多摧毁第二帝国的死星”。ibmdb_id“tt0086190”

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现在可以使用电影ID从散列中获取信息。例如，如果要获取标题，请执行以下命令：

>> HMGET电影:11002标题评级
1)《星球大战5:帝国反击战》
2）“8.7”

你可以使用以下方法增加这部电影的评级:

HINCRBYFLOAT电影：11002级0.1

但是，如何按发行年份、评级或片名获得电影或电影列表呢？

一种选择是读取所有电影，检查所有字段，然后只返回匹配的电影；不用说这是一个非常糟糕的主意。

然而，Redis开发人员经常在这里使用指向电影散列的集合/排序集合ag万博下载万博最新版本下载苹果结构创建自定义二级索引。这需要一些繁重的设计和实现。

这就是重新搜索模块可以提供帮助的地方，也是创建它的原因。

步骤12.重新搜索和索引#

RediSearch通过提供一种简单和自动的方式在Redis哈希上创建二级索引，极大地简化了这一点。(更多的数据结构最终会出现)

二级索引

如果要查询某个字段，必须首先对该字段编制索引，然后使用“重新搜索”。让我们首先为电影的以下字段编制索引：

  • 标题
  • 发布年份
  • 评级
  • 体裁

创建您定义的索引时：

  • 要索引的数据：全部散列用以开头的键电影
  • 要使用架构定义索引哈希中的哪些字段。

警告：不要为所有字段编制索引

索引占用内存空间，必须在主数据更新时更新。因此，请仔细创建索引，并使定义与您的需要保持最新。

步骤13。创建索引#

>>FT.CREATE idx:movie ON hash PREFIX 1“movie:”模式标题文本可排序版本\年份数字可排序分级数字可排序流派标记可排序
“好的”

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数据库包含一些电影和索引，现在可以执行一些查询。

查询：包含字符串的所有电影“战争"#

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查询：使用RETURN参数限制查询返回的字段列表#

search命令返回以结果数量开始的结果列表，然后是元素列表(键和字段)。

正如你所看到的电影《星球大战5:帝国反击战》已找到，即使您仅使用“war”一词来匹配标题中的“Wars”。这是因为标题已作为文本索引，因此该字段为标记化的和是.

稍后在更详细地查看查询语法时，您将了解更多关于搜索功能的信息。

还可以使用返回参数，让我们运行相同的查询，并仅返回标题和发布年份：

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查询:所有包含字符串“war but NOT the jedi”的电影#

添加字符串-绝地武士(minus)将要求查询引擎不要返回包含绝地武士.

《战争-绝地武士》回归2

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步骤14:模糊搜索#

包含字符串"gdfather using fuzzy search"的所有电影

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查询:所有的惊悚电影#

@genre:{颤栗}“返回2标题发布年

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查询：所有惊悚片或动作片#

@类型：{惊悚片|动作}返回2标题发布(年)

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查询:所有在1970年到1980年间上映的电影(包括在内)#

FT.SEARCH语法有两种查询数字字段的方法：

  • 使用过滤器参数

  • FILTER release_year 1970 1980返回2 title release_year

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第15步。聚集#

查询:按年计算的电影数量#

"*" GROUPBY 1 @release_year REDUCE COUNT 0 AS nb_of_movies .
1.

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查询:按年从最近到最老的电影数量#

“*”GROUPBY 1@release\u year REDUCE COUNT 0作为电影的nb\u排序为2@release\u year DESC
1.

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附加链接#

Redis发射台
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