Redis--基础知识点--27--redis缓存分类树

在 Redis 中存储分类树，通常需要选择合适的数据结构来表现层级关系。以下是使用 字符串（String） 和 哈希（Hash） 两种常见方案的举例说明，结合电商分类场景（如 电子产品 > 手机 > 智能手机 > 品牌）展开：

方案一：字符串（String）存储路径

数据结构设计

• 键名：category:path:{node_id}
  • 例如：category:path:1001
• 值：完整分类路径（用分隔符连接）
  • 例如：电子产品>手机>智能手机>苹果

操作示例

1. 添加分类

   # 添加根节点（电子产品）
   SET category:path:1001 "电子产品"
   
   # 添加子节点（手机）
   SET category:path:1002 "电子产品>手机"
   
   # 添加叶节点（苹果）
   SET category:path:1005 "电子产品>手机>智能手机>苹果"
   

2. 查询分类

   # 获取苹果的完整路径
   GET category:path:1005  # 返回 "电子产品>手机>智能手机>苹果"
   
   # 查询所有手机相关分类（通过模式匹配）
   KEYS category:path:1002*  # 返回匹配的键（需谨慎使用 KEYS 命令）
   

3. 删除分类

   # 删除苹果分类（需同时处理其子节点，此处假设无子节点）
   DEL category:path:1005
   

4. 遍历分类树

   # 查询所有根节点（假设根节点路径不含 ">"）
   SCAN 0 MATCH category:path:* COUNT 100  # 遍历所有键，过滤不含 ">" 的值
   

优缺点

• 优点：实现简单，路径直观。
• 缺点：
  • 查询子节点需解析路径字符串（如通过 STRSPLIT 拆分 >）。
  • 更新路径需级联修改所有子节点（如重命名“手机”为“移动设备”，需更新所有子节点路径）。

方案二：哈希（Hash）存储层级关系

数据结构设计

• 键名：category:node:{node_id}
• 字段：
  • name: 分类名称
  • parent_id: 父节点 ID（根节点为 0 或 nil）
  • level: 层级深度（可选）

操作示例

1. 添加分类

   # 添加根节点（电子产品）
   HSET category:node:1001 name "电子产品" parent_id 0 level 1
   
   # 添加子节点（手机）
   HSET category:node:1002 name "手机" parent_id 1001 level 2
   
   # 添加叶节点（苹果）
   HSET category:node:1005 name "苹果" parent_id 1003 level 4
   

2. 查询分类

   # 获取苹果的父节点 ID
   HGET category:node:1005 parent_id  # 返回 "1003"
   
   # 查询手机的所有子节点（需递归查询）
   # 步骤1：找到手机的节点ID（假设为1002）
   # 步骤2：查询所有 parent_id=1002 的节点
   SCAN 0 MATCH category:node:* COUNT 100 | xargs -I{} redis-cli HGET {} parent_id | grep 1002
   

3. 删除分类

   # 删除苹果分类（需同时删除其子节点，此处假设无子节点）
   DEL category:node:1005
   

4. 遍历分类树

   # 查询所有根节点（parent_id=0）
   SCAN 0 MATCH category:node:* COUNT 100 | xargs -I{} redis-cli HGET {} parent_id | grep 0
   

优缺点

• 优点：
  • 结构清晰，便于查询父子关系。
  • 修改分类名称无需级联更新子节点（仅修改当前节点 name 字段）。
• 缺点：
  • 查询子节点需递归或多次访问 Redis。
  • 需维护 parent_id 和 level 字段，增加数据一致性风险。

方案三：优化方案 - 路径枚举 + 哈希

结合两种方案优点，使用 哈希存储属性 + 字符串存储路径枚举：

数据结构设计

• 哈希：category:node:{node_id} 存储 name 和 parent_id。
• 字符串：category:path:{node_id} 存储完整路径（如 电子产品>手机>苹果）。

操作示例

1. 添加分类

   # 添加苹果分类
   HSET category:node:1005 name "苹果" parent_id 1003
   SET category:path:1005 "电子产品>手机>智能手机>苹果"
   

2. 查询路径

   # 获取苹果的完整路径
   GET category:path:1005
   

3. 查询子节点

   # 通过哈希查询父节点 ID，再通过路径枚举匹配子节点
   HGET category:node:1003 parent_id  # 假设1003是智能手机的节点ID
   KEYS category:path:1003*  # 匹配所有以智能手机路径开头的节点
   

优缺点

• 优点：
  • 路径查询高效（直接通过字符串匹配）。
  • 属性修改灵活（通过哈希单独更新）。
• 缺点：
  • 数据冗余（同时存储哈希和字符串）。
  • 需维护两种数据结构的一致性。

方案四：使用 RedisJSON 存储树形结构

如果 Redis 版本支持 RedisJSON 模块，可直接存储 JSON 树形结构：

数据结构设计

• 键名：category:tree
• 值：JSON 对象，例如：

  {
    "id": 1001,
    "name": "电子产品",
    "children": [
      {
        "id": 1002,
        "name": "手机",
        "children": [
          {
            "id": 1003,
            "name": "智能手机",
            "children": [
              {"id": 1004, "name": "苹果"},
              {"id": 1005, "name": "华为"}
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
  

操作示例

1. 添加分类

   JSON.SET category:tree . '{"id":1001,"name":"电子产品","children":[{"id":1002,"name":"手机","children":[]}]}'
   

2. 查询子节点

   JSON.GET category:tree $.children[0].children  # 返回手机分类的子节点
   

3. 更新分类

   JSON.SET category:tree $.children[0].children[0].name '移动设备'  # 重命名手机为移动设备
   

优缺点

• 优点：
  • 结构自然，支持嵌套查询。
  • 减少数据冗余（单个键存储完整树）。
• 缺点：
  • 需 Redis 版本 ≥ 4.0 且安装 RedisJSON 模块。
  • 修改深层节点需精确 JSON 路径（如 $.children[0].children[0].name）。

总结与选型建议

推荐方案：

• 简单场景：使用 字符串路径 或 哈希层级。
• 中等复杂度：使用 路径枚举+哈希。
• 复杂场景：使用 RedisJSON 树形（需确保环境支持）。