Redis能不能条件查询？其实你可能没发现它隐藏的那些惊喜功能

很多人第一次接触Redis，都觉得它就是个简单的键值对存储，像个高级的HashMap，你给它一个key，它立刻还你一个value，速度飞快，但好像干不了复杂的事，比如像SQL数据库那样的条件查询（WHERE age > 18 AND name = ‘张三’），如果你也这么想，那Redis可要喊冤了，它确实不像关系型数据库那样天生自带完整的查询语言，但它有一系列巧妙的“工具”，组合起来能让你用另一种思路实现非常强大甚至更高效的条件查询,今天我们就来挖一挖Redis这些隐藏的惊喜功能。

核心思路：空间换时间，预先组织数据

要理解Redis的查询逻辑，首先要忘掉“现场计算”的模式，关系型数据库是你把数据丢进去，它现场根据你的条件去扫描、计算，而Redis的思路是，你得在写入数据的时候，就多花一点功夫，把数据按照未来可能查询的方式“预先整理”好，这叫“空间换时间”，虽然多占了一点内存，但查询时速度快得惊人,因为几乎不需要计算。

利用各种数据结构，建立“索引”

这才是Redis的精髓所在，它支持的String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Sorted Set（有序集合）、Hash（哈希）这些数据结构,就是你构建索引的积木。

• 等值查询（WHERE name = ‘张三’）： 你可以用Set（集合），你要查询所有男性用户，那么在创建一个用户Hash记录的同时，你可以往一个叫 user:gender:male 的Set里，添加这个用户的ID，这样，当你需要所有男性用户时，直接 SMEMBERS user:gender:male，瞬间就能拿到所有ID，然后再用这些ID去获取完整的用户信息，这就像为“性别”字段建了一个索引。
• 范围查询（WHERE age > 18）： 这是Sorted Set（有序集合） 的天下，有序集合每个成员都有一个分数（score），你可以把用户的年龄作为分数，用户ID作为成员存进去，一个叫 user:age 的有序集合，要查年龄大于18岁的用户？一条命令 ZRANGEBYSCORE user:age 18 +inf 就搞定了，返回的就是所有符合条件的用户ID，同样，查询分数排名前10的用户，用 ZREVRANGE user:age 0 9 也能轻松实现。
• 多条件组合查询（WHERE gender = ‘male’ AND age > 18）： 这需要一点技巧，用到Set的交叉并集操作，你先从 user:gender:male 这个Set里拿到所有男性用户的ID集合A，再从 user:age 这个Sorted Set里通过 ZRANGEBYSCORE 拿到年龄大于18的用户ID集合B（注意，这里可能需要一些客户端处理，或者用Lua脚本保证原子性），对集合A和B取交集 SINTER user:gender:male temp:age_above_18，结果就是同时满足两个条件的用户ID，虽然比单条件多了一步,但速度依然非常快。

不是查询，但让查询更强大的功能

有些Redis功能本身不是查询,但能极大地增强你处理查询结果的能力。

• Lua脚本： 上面提到的多条件查询，如果步骤复杂，网络来回传输数据效率低，Redis支持Lua脚本，你可以把复杂的查询逻辑写成一个脚本，一次性发送到Redis服务器执行，服务器会原子性地完成所有操作（比如先计算、再取交集、最后返回结果），不仅效率高，还避免了并发问题,这相当于你在Redis内部写了一个自定义的查询函数。
• RedisSearch模块（官方强力推荐）： 如果说上面的方法是“手动挡”，那RedisSearch就是“自动挡”甚至是“智能驾驶”，它是一个官方支持的模块，为Redis提供了完整的全文搜索和二级索引功能，你可以像用搜索引擎一样，进行复杂的文本搜索、模糊匹配、数值过滤、地理空间查询等，直接查询“标题包含‘Redis’且发布时间在最近一周、点赞数超过100的文章”，这已经完全超越了传统键值对的能力，是Redis在查询方面最大的惊喜，但需要注意,这需要你额外加载该模块。

总结一下

回到最初的问题：Redis能不能条件查询？答案是：能，而且很强大，但方式不同。

你不能指望像用MySQL那样写一句SQL了事，你需要转变思维，把Redis看作一个数据结构和功能的工具箱，在设计数据模型时，就要有预见性，思考未来会如何查询，并利用合适的数据结构（Set, Sorted Set）提前构建好“索引”，对于简单的等值、范围查询，原生数据结构就能高效解决；对于复杂的多条件组合或全文搜索，借助Lua脚本或RedisSearch模块,Redis同样能交出令人惊艳的答卷。

下次当你觉得Redis功能单一时，不妨想想它这些隐藏的惊喜，它不是在模仿SQL，而是在用自己独特的“Redis Way”解决同样的问题,并且在性能上往往能带来意想不到的优势。

（注：本文核心思路和示例参考了Redis官方文档中关于数据结构的介绍以及《Redis实战》等经典书籍中提出的设计模式，同时结合了RedisSearch模块的官方说明。）