面试题：Redis如何辅助MySQL提升复杂查询性能

Question

请阐述在《Redis预计算结果提升MySQL复杂查询性能》场景下，Redis预计算结果的一般流程，以及如何将预计算结果合理存储到Redis中以助力MySQL复杂查询，举例说明。

Answer 1

Redis预计算结果的一般流程

1. 分析MySQL复杂查询：
   • 深入研究MySQL中复杂查询的逻辑和需求，确定需要计算的关键指标或数据集合。例如，在一个电商系统中，复杂查询可能是统计某个时间段内不同品类商品的销售总额、销量等。
2. 设计预计算逻辑：
   • 根据分析结果，设计在Redis中进行预计算的具体逻辑。可以使用Redis的脚本（Lua脚本）来实现复杂的计算逻辑。例如，利用Redis的哈希表（Hash）存储商品的销售记录，通过Lua脚本遍历哈希表，按品类汇总销售金额和数量。
3. 触发预计算：
   • 确定预计算的触发时机。常见的触发方式有定时任务（如使用Linux的Cron或其他定时任务框架），例如每天凌晨计算前一天的数据。也可以基于事件驱动，比如当新的销售记录插入MySQL时，同时触发Redis中的预计算逻辑更新相关数据。
4. 执行预计算：
   • 按照设计好的预计算逻辑，在Redis中执行计算操作。利用Redis的高速读写性能，快速完成数据的处理。例如，通过Lua脚本对Redis中的数据进行聚合计算，得出每个品类的销售总额和销量。

将预计算结果合理存储到Redis中助力MySQL复杂查询

1. 数据结构选择：
   • 哈希表（Hash）：适合存储具有多个字段的对象。例如，对于每个品类的销售统计结果，可以使用哈希表存储，键为品类名称，字段可以是“销售总额”“销量”等，值为具体的统计数据。
   • 有序集合（Sorted Set）：当需要根据某个指标进行排序时使用。比如，如果要根据销量对品类进行排名，可以将品类作为成员，销量作为分数存储在有序集合中。
2. 存储策略：
   • 按查询维度存储：根据MySQL复杂查询的维度来存储预计算结果。例如，如果复杂查询经常按时间范围统计销售数据，可以在Redis中按时间区间（如每天、每周）存储预计算结果。以天为单位，键可以是“sales:2023 - 10 - 01”，值为当天各品类的销售统计哈希表。
   • 关联存储：如果预计算结果与MySQL中的某些主键相关联，可以在Redis中建立关联关系。比如，在一个用户行为分析系统中，预计算了每个用户的活跃天数等指标，键可以是“user:活跃度:用户ID”，方便根据用户ID快速获取相关预计算结果，加速MySQL中涉及用户活跃度的复杂查询。

举例说明

假设在一个博客系统中，MySQL中有文章表（articles），包含文章ID、作者ID、发布时间、阅读量等字段。现在有一个复杂查询需求：统计每个作者在过去一周内发布文章的总阅读量，并按总阅读量降序排列。

1. 预计算流程：
   • 分析查询：明确需要统计每个作者过去一周文章的阅读量并排序。
   • 设计逻辑：在Redis中，使用哈希表存储每篇文章的阅读量，键为“article:阅读量:文章ID”，值为阅读量。使用另一个哈希表存储作者发布的文章列表，键为“author:文章列表:作者ID”，值为文章ID列表。
   • 触发预计算：设置每天凌晨2点执行定时任务，计算过去一周的数据。
   • 执行预计算：通过Lua脚本，遍历“author:文章列表:作者ID”哈希表获取每个作者过去一周发布的文章ID，再根据文章ID从“article:阅读量:文章ID”哈希表获取阅读量并汇总，得到每个作者过去一周文章的总阅读量。
2. 结果存储：
   • 使用有序集合存储预计算结果，键为“author:总阅读量:过去一周”，成员为作者ID，分数为总阅读量。这样在MySQL需要查询时，直接从Redis的有序集合中获取数据，按分数（总阅读量）降序排列，快速返回结果，大大提升了复杂查询的性能。