简介： 互联网及传统行业应用服务的关键数据一般存储在MySQL这类的关系型数据库中。如需缓解数据库访问压力，可引入Redis等缓存系统承担热数据的查询，以此提升查询效能。然而业务场景如果是在数据库上做随意多列组合索引查询或者like模糊匹配查询，使用普通的KV缓存系统并不能完全承载住，往往需要引入lua或者外部计算等额外的联合查询匹配过滤机制。TairSearch是一个实时全内存检索服务，其核心的倒排索引互联网及传统行业应用服务的关键数据一般存储在MySQL这类的关系型数据库中。如需缓解数据库访问压力，可引入Redis等缓存系统承担热数据的查询，以此提升查询效能。然而业务场景如果是在数据库上做随意多列组合索引查询或者like模糊匹配查询，使用普通的KV缓存系统并不能完全承载住，往往需要引入lua或者外部计算等额外的联合查询匹配过滤机制。TairSearch是一个实时全内存检索服务，其核心的倒排索引机制既能满足词根的模糊匹配查询，且可作为热数据存算一体加速任意多列组合索引的联合查询效率。本文将阐述TairSearch如何支持以上场景。KV缓存在多列灵活查询场景的局限性设计关系型数据库表时，除可设置主键索引，还可以设置多个二维索引，以及多种联合索引。使用KV缓存服务时，以Redis为例，一般使用Hash结构映射关系型数据库字段。将数据库表中的行记录导入到Redis的Hash结构中，以行中主键字段的值作为Redis hash的key，其他字段名作为hash的field，行字段的值作为hash的value。如果查询场景只涉及主键索引，在Redis中可以直接通过hmget的方式获取到行中指定字段的信息。但在以下场景中则有明显的局限性：查询涉及二维索引，Redis中并不支持按hash中的field内容来查询，只能通过在Redis中再用Hash存储关系型数据库中的二维索引。不仅增加导入行数据的复杂程度，也因为冗余数据造成内存空间的膨胀。查询涉及联合索引，Redis中并不支持对Hash类型的多key联合查询，用户侧只能在外部或者lua脚本中实现联合查询过滤规则，涉及到了数据的读取和挪动。下文以支撑流量洪峰时期的机票搜索服务为例，讲述如何使用TairSearch加速任意多列组合索引的联合查询效率。使用TairSearch加速多列组合索引的联合查询以某机票搜索界面为模板，可以看到精准搜索机票涉及到几个关键条件：出发地、目的地、日期、经济/公务/头等舱、带儿童、带婴儿。查询结果带有多个航班信息。在暑期、国庆、春节等中长假期时间内，对热门旅游度假区的航班查询容易造成流量洪峰。
TairSearch如何支持这类的热门航旅查询需求？TairSearch中存储所有待飞的航班信息，已航班的出发地departure 、 目的地destination 拼接作为keydeparture_destination 。因为航班中多个出发地_目的地在搜索航班中并无关联关系，所以key是相互独立的，可直接使用Tair分布式的集群架构存储，进一步提升并行查询能力。出发地departure 、目的地destination 、日期date 、经济/公务/头等舱seat 、带儿童/带婴儿with 这几个字段建立索引。同时带有航班号flight_id 、价格price 、起飞时间departure_time 、降落destination_time 。如后期需要加字段，可直接使用tft.updateindex 毫秒级添加索引字段，业务无感知。 tft.createindex zhuhai_hangzhou '{
"mappings":{
"properties":{
"departure":{
"type":"keyword"
},
"destination":{
"type":"keyword"
},
"date":{
"type":"keyword"
},
"seat":{
"type":"keyword"
},
"with":{
"type":"keyword"
},
"flight_id":{
"type":"keyword"
},
"price":{
"type":"double"
},
"departure_time":{
"type":"long"
},
"destination_time":{
"type":"long"
}
}
}}'将航班信息按照以上字段整理成文档写入到TairSearch中。tft.adddoc zhuhai_hangzhou '{
"departure":"zhuhai",
"destination":"hangzhou",
"date":"2022-09-01",
"seat":"first",
"with":"baby",
"flight_id":"CZ1000",
"price":986.1,
"departure_time":1661991010,
"destination_time":1661998210}'搜索头等舱的航班且按照航班的出发时间排序：tft.search zhuhai_hangzhou '{
"sort":[
"departure_time"
],
"query":{
"bool":{
"must":[
{
"term":{
"date":"2022-09-01"
}
},
{
"term":{
"seat":"first"
}
}
]
}
}}'使用带use_cache的方式访问可以开启query cache的功能，query_cache的有效期是10s，可以对热点航班自带查询结果的热点缓存功能。模拟随机写入10天内zhuhai_hangzhou有80个航班，且每个航班有6种配置的价格，压测查询的性能数据：redis-benchmark -r 1 -n 500000 tft.search zhuhai_hangzhou '{"sort":["departure_time"], "query":{"bool":{"must":[{"term":{"date":"2022-09-01"}},{"term":{"seat":"first"}}]}}}'
100.00% <= 3 milliseconds
20592.23 requests per second开启query_cache：redis-benchmark -r 1 -n 500000 tft.search zhuhai_hangzhou '{"sort":["departure_time"], "query":{"bool":{"must":[{"term":{"date":"2022-09-01"}},{"term":{"seat":"first"}}]}}}' use_cache
100.00% <= 2 milliseconds
58920.57 requests per second结语TairSearch集缓存与计算于一体的全内存实时全文检索系统，可加速传统关系型数据多列组合查询效率。欢迎大家使用TairSearch产品，任何产品意见和更多的场景需求均可反馈给我们，TairSearch产品技术服务仍在持续迭代完善，期待您的参与。附TairSearch API文档原文链接：https://click.aliyun.com/m/10...本文为阿里云原创内容，未经允许不得转载。
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