面试题：Redis在预计算结果优化MySQL统计分析查询中的常见应用场景

Question

请阐述在优化MySQL统计分析查询时，Redis预计算结果的常见应用场景有哪些？并举例说明如何利用Redis的数据结构（如Hash、Sorted Set等）来实现这些预计算。

Answer 1

常见应用场景

1. 实时统计数据：如网站的实时在线用户数、点赞数、评论数等。对于这些频繁变化且需要实时展示的数据，每次从MySQL查询统计效率较低，通过Redis预计算能快速获取结果。例如电商平台商品的实时销量，可在用户下单成功后更新Redis中的销量统计，展示时直接从Redis获取。
2. 聚合分析场景：例如按时间段统计订单金额、按地区统计用户数量等。在MySQL中执行复杂的聚合查询可能性能不佳，使用Redis预计算可将聚合结果缓存。比如按月统计订单总金额，每天定时计算当天订单金额并累加到Redis对应月份的统计值中。
3. 排行榜场景：像游戏中的玩家积分排行榜、视频网站的热门视频排行榜等。MySQL查询并排序大量数据效率不高，Redis的Sorted Set数据结构非常适合实现这类排行榜功能。

利用Redis数据结构实现预计算示例

1. 使用Hash实现实时统计数据： 假设要统计网站不同页面的访问量。

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

# 页面访问时更新统计
def update_page_views(page_name):
    r.hincrby('page_views', page_name, 1)

# 获取某个页面的访问量
def get_page_views(page_name):
    return r.hget('page_views', page_name)

2. 使用Sorted Set实现排行榜： 以游戏玩家积分排行榜为例。

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

# 更新玩家积分
def update_player_score(player_id, score):
    r.zadd('player_rankings', {player_id: score})

# 获取排行榜前N名玩家
def get_top_n_players(n):
    return r.zrevrange('player_rankings', 0, n - 1, withscores=True)

3. 使用Hash实现聚合分析： 假设按月统计订单总金额。

import redis
import datetime

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

# 订单完成时更新当月订单总金额
def update_monthly_order_amount(amount):
    current_month = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m')
    r.hincrby('monthly_order_amount', current_month, amount)

# 获取指定月份订单总金额
def get_monthly_order_amount(month):
    return r.hget('monthly_order_amount', month)