我用Redis实现了一个轻量级的搜索引擎！
阅读本文大概需要 4.5 分钟。
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了。
实现 1
select ... from table_1
left join table_2
left join table_3
left join (select ... from table_x where ...) tmp_1
...
where ...
order by ...
limit m,n
实现 2
$result_1 = query('select ... from table_1 where ...');
$result_2 = query('select ... from table_2 where ...');
$result_3 = query('select ... from table_3 where ...');
...
$result = array_intersect($result_1, $result_2, $result_3, ...);
实现 3
子类单选：直接根据条件 Key，获取对应结果集。
子类多选：根据多个条件 Key，进行并集操作，获取对应结果集。
最终结果：将获取的所有子类结果集进行交集操作，得到最终结果。
扩展
①分页
这里你或许发现了一个严重的功能缺陷，列表查询怎么能没有分页。是的，我们马上来看 Redis 是如何实现分页的。
分页主要涉及排序，这里简单起见，就以创建时间为例。如图所示：
图中蓝色部分是以创建时间为分值的商品有序集合，蓝色下方的结果集即为条件计算而得的结果，通过 ZINTERSTORE 命令，赋结果集权重为 0，商品时间结果为 1，取交集而得的结果集赋予创建时间分值的新有序集合。
对新结果集的操作即能得到分页所需的各个数据：
页面总数为：ZCOUNT 命令。
当前页内容：ZRANGE 命令。
若以倒序排列：ZREVRANGE命令。
②数据更新
关于索引数据更新的问题，有两种方式来进行。一种是通过商品数据的修改，来即时触发更新操作，一种是通过定时脚本来进行批量更新。
这里要注意的是，关于索引内容的更新，如果暴力的删除 Key，再重新设置 Key。
因为 Redis 中两个操作不会是原子性进行的，所以中间可能存在空白间隙，建议采用仅移除集合中失效元素，添加新元素的方式进行。
③性能优化
Redis 是内存级操作，所以单次的查询会很快。但是如果我们的实现中会进行多次的 Redis 操作，Redis 的多次连接时间可能是不必要时间消耗。
通过使用 MULTI 命令，开启一个事务，将 Redis 的多次操作放在一个事务中，最后通过 EXEC 来进行原子性执行。
注意：这里所谓的事务，只是将多个操作在一次连接中执行，如果执行过程中遇到失败，是不会回滚的。
总结
这里只是一个采用 Redis 优化查询搜索的一个简单 Demo，和现有的开源搜索引擎相比，它更轻量，学习成本页相应低些。
其次，它的一些思想与开源搜索引擎是类似的，如果再加上词语解析，也可以实现类似全文检索的功能。
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