Để tôi kể cho bạn nghe một câu chuyện, trước đây blog của tôi tôi sử dụng MySQL cùng với API bằng Node.js. Để duy trì được chúng tôi phải dùng đến máy chủ 2GB RAM. Phí duy trì hàng tháng là 10$ - 12$. Một số tiền không phải quá lớn, nhưng nó sẽ đủ lớn nếu phải duy trì liên tục. Chưa kể hàng tháng, tôi phải chi trả một số hóa đơn khác nữa.
Việc này là vấn đề lớn đến mức buộc tôi phải ngồi đánh giá lại xem liệu có cách nào chạy được blog trên cấu hình máy chủ thấp nhất hay không, khi đó số tiền sẽ giảm đi một nửa. Tôi biết đến redis từ trước, nhưng sử dụng redis để thay thế cho SQL là bất tiện vì một vài hạn chế về lưu trữ và cả truy vấn của redis so với SQL - vốn đã rất tốt và quen thuộc.
Tình cờ tôi biết đến Redisearch trong quá trình nghiên cứu, đây quả thực là một công cụ phù hợp trong tình huống này. Ngoài khả năng lưu trữ, tốc độ truy vấn... Redisearch còn mang lại khả năng tìm kiếm trên cả mong đợi. Tìm kiếm là tính năng tôi đặt lên hàng đầu vì mong muốn mang lại trải nghiệm tìm kiếm tốt cho người dùng. Giúp họ nhanh chóng tìm được thứ mình cần mà không tốn quá nhiều thời gian.
Trải qua một thời gian cùng Redisearch tôi có đúc kết một vài kinh nghiệm cho những ai đang có suy nghĩ "dùng Redisearch như là SQL" hay nói cách khác là ánh xạ những câu truy vấn của SQL sang Redisearch.
Bảng (Table) là thành phần không thể thiếu trong SQL, trong bảng có các cột (Column) định nghĩa kiểu dữ liệu dùng để lưu trữ. Trong Redis có một kiểu dữ liệu gần giống bảng là HASH. Khi dữ liệu được lưu trên HASH, qua bàn tay phù phép của Redisearch chúng ta sẽ có khả năng truy vấn dữ liệu tương đương với SQL.
Cấu trúc một HASH gồm có hash_name, bên trong lưu trữ các cặp thuộc tính - giá trị (key-value).
Ví dụ một dữ liệu lưu trữ trên HASH như sau:
> HSET articles:1 id 1 title "node.js là gì" url "nodejs-la-gi" createdAt 1671032684
Bạn đọc tìm hiểu thêm kiểu dữ liệu HASH tại Redis hashes.
Vì trong Redis, các HASH chỉ đơn giản là các dữ liệu rời rạc, không được chứa trong một tập hợp nào giống như bảng trong SQL, nên Redisearch tạo ra các Index Schema để tập hợp các HASH lại thành một cấu trúc tương tự như bảng.
Trong ví dụ này, tôi tạo ra một bảng articles gồm có id, title, url và createdAt tương ứng với các thông tin id bài viết, tiêu đề, url và thời gian tạo bài viết.
Trong SQL nói chung, một cột gồm có rất nhiều kiểu dữ liệu như char, varchar, int, float... tùy thuộc vào mục đích lưu trữ của cột mà ta lựa chọn kiểu sao cho tối ưu nhất. Trong Redisearch, một "cột" chỉ bao gồm các kiểu: Text, Numeric, Tag, Geo.
SQL:
CREATE TABLE articles (
id int PRIMARY KEY,
title varchar,
url varchar,
createdAt date
);
Redisearch:
> FT.CREATE articles ON HASH PREFIX 1 articles: SCHEMA id NUMERIC title TEXT url TEXT createdAt NUMERIC
Các HASH tạo ra theo quy tắc articles: được tự động đưa vào Index Schema articles
.
SQL:
ALTER TABLE articles
ADD deletedAt date;
Redisearch:
> FT.ALTER articles SCHEMA ADD deletedAt NUMERIC
Note: Với SQL lệnh ALTER có thể thêm/sửa/xóa cột còn trong Rediseach thì chỉ có thể thêm Schema. Nếu muốn sửa xóa thì chỉ có cách DROP index schema và tiến hành tạo lại.
SQL:
INSERT INTO article (id, title, url, createdAt)
VALUES (1, 'Node.js là gì', 'nodejs-la-gi', 1671032684);
Redisearch:
> HSET articles:1 id 1 title "Node.js là gì" url "nodejs-la-gi" createdAt 1671032684
SQL:
SELECT * FROM articles LIMIT 10 OFFSET 0;
Redisearch:
> FT.SEARCH articles * LIMIT 0 10
Bạn đọc xem thêm một số cú pháp truy vấn cơ bản của SQL được chuyển qua Redisearch như thế nào tại Mapping common SQL predicates to RediSearch.
SQL:
UPDATE articles SET title = 'Node.js là gì?' WHERE id = 1;
Redisearch:
> HSET articles:1 title "Node.js là gì?"
Giả sử có thêm một bảng react
gồm có ba cột client_id
, react
và url
để lưu lại đánh giá của người dùng theo url
bài viết. Bây giờ bạn cần lấy ra tổng từng react theo url:
SQL:
SELECT react, COUNT(*) AS count FROM react WHERE url = 'nodejs-la-gi' GROUP BY react;
Redisearch:
> FT.AGGREGATE articles "@url:nodejs-la-gi" GROUPBY 1 @react REDUCE count 0 AS count
Cú pháp có phần khác xa với SQL nhưng về cơ bản Redisearch có hỗ trợ truy vấn AGGREGATE, bạn đọc tìm hiểu thêm cú pháp tại FT.AGGREGATE.
Bài viết trên đây tôi vừa tổng hợp lại một số lệnh thông dụng của SQL mà có thể ánh xạ sang Redisearch. Qua bài viết này tôi mong muốn cung cấp cho bạn đọc một góc nhìn khác về việc liệu Redisearch có thể giải quyết được vấn đề như SQL hay không. Bạn đọc quan tâm có thể đọc thêm bài viết Redisearch là gì? Estacks đang sử dụng redisearch làm cơ sở dữ liệu! của tôi.
Bí mật ngăn xếp của Blog
Là một lập trình viên, bạn có tò mò về bí mật công nghệ hay những khoản nợ kỹ thuật về trang blog này? Tất cả bí mật sẽ được bật mí ngay bài viết dưới đây. Còn chờ đợi gì nữa, hãy bấm vào ngay!
Đăng ký nhận thông báo bài viết mới
Bình luận (0)