如何使用redis进行分页和排序

如何使用redis进行分页和排序？针对这个问题，今天小编总结这篇有关redis的文章，希望帮助更多想学习redis的同学找到更加简单易行的办法。

每个主题下的用户的评论组装好写入Redis中，每个主题会有一个topicId，每一条评论会和topicId关联起来，大致的数据模型如下：          

{ topicId: 'xxxxxxxx', comments: [ { username: 'niuniu', createDate: 1447747334791, content: '在Redis中分页', commentId: 'xxxxxxx', reply: [ { content: 'yyyyyy' username: 'niuniu' }, ... ] }, ... ]}

将评论数据从MySQL查询出来组装好存到Redis后，以后每次就可以从Redis获取组装好的评论数据，从上面的数据模型可以看出数据都是key-value型数据，无疑要采用hash进行存储，但是每次拿取评论数据时需要分页而且还要按createDate字段进行排序，hash肯定是不能做到分页和排序的。

那么，就挨个看一下Redis所支持的数据类型：

1、String: 主要用于存储字符串，显然不支持分页和排序。

2、Hash: 主要用于存储key-value型数据，评论模型中全是key-value型数据，所以在这里Hash无疑会用到。

3、List: 主要用于存储一个列表，列表中的每一个元素按元素的插入时的顺序进行保存，如果我们将评论模型按createDate排好序后再插入List中，似乎就能做到排序了，而且再利用List中的LRANGE key start stop指令还能做到分页。

嗯，到这里List似乎满足了我们分页和排序的要求，但是评论还会被删除，就需要更新Redis中的数据，如果每次删除评论后都将Redis中的数据全部重新写入一次，显然不够优雅，效率也会大打折扣，如果能删除指定的数据无疑会更好，而List中涉及到删除数据的就只有LPOP和RPOP这两条指令，但LPOP和RPOP只能删除列表头和列表尾的数据，不能删除指定位置的数据,(备注：其实还有 LREM命令可以做到删除，但是非常不方便)，而且当存在接口高并发访问时，这个list可能会无限延长，且里面的数据会存在很多重复，这就会影响到正常的业务，所以List也不太适合。

4、Set: 主要存储无序集合，无序！排除。

5、SortedSet: 主要存储有序集合，SortedSet的添加元素指令ZADD key score member [[score,member]…]会给每个添加的元素member绑定一个用于排序的值score，SortedSet就会根据score值的大小对元素进行排序，在这里就可以将createDate当作score用于排序。

SortedSet中的指令ZREVRANGE key start stop又可以返回指定区间内的成员，可以用来做分页，SortedSet的指令ZREM key member可以根据key移除指定的成员，能满足删评论的要求，所以，SortedSet在这里是最适合的（时间复杂度O(log(N))）。

所以，需要用到的数据类型有SortSet和Hash，SortSet用于做分页排序，Hash用于存储具体的键值对数据。SortSet结构中将每个主题的topicId作为set的key，将与该主题关联的评论的createDate和commentId分别作为set的score和member，commentId的顺序就根据createDate的大小进行排列。

当需要查询某个主题某一页的评论时，就可主题的topicId通过指令zrevrange topicId (page-1)×10 (page-1)×10+perPage这样就能找出某个主题下某一页的按时间排好顺序的所有评论的commintId。page为查询第几页的页码，perPage为每页显示的条数。

当找到所有评论的commentId后，就可以把这些commentId作为key去Hash结构中去查询该条评论对应的内容。

这样就利用SortSet和Hash两种结构在Redis中达到了分页和排序的目的。

当然，也可以直接只使用SrotedSet类型，而不使用Hash类型，直接将评论存放在member中。

但为什么要将评论和排序放到不同的类型里？其中的好处是，可以对评论设置不同的排序类型，比如按时间的正反序，点赞的正反序，查看次数的正反序等。而这样只需要维护不同的SrotedSet排序，不需要维护多套评论的内容了。

看完上述内容，你们掌握使用redis进行分页和排序的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！