结合Redis，实现有条件的缓存查询（条件查询redis缓存）

现在经济新常态之下，越来越多的企业在各种业务处理 traffic 中普及 NOSQL 数据库，如mysql、mongodb 都面临着网站流量大时应用性能低下的问题。Redis 作为 NOSQL 数据库的强力支持者，它的快速读写速度使其非常适用于缓存机制，而在有条件的缓存查询中也发挥着非常重要的作用。

有条件的缓存查询是指在缓存系统中支持 where 和分组查询，使用户可以通过增添查询条件来查询 redis 缓存里的数据，在多数据结构中发挥出其最好的作用。比如 hash、set、有序集合，这个过程在不使用Redis 时可能就显得困难很多。

在 Redis 中，主要有如下4种数据类型可以用来进行有条件的缓存查询：String，Hash，List，Set，这些类型的使用都会有比较明显的特征和使用场景。

String：这是 redis 最基本的数据类型。它是一个键值对，用于存储和读取基本类型数据。String 也支持一些比较简单的条件查询，比如 key “name” 中包含“tom” 的所有value，除此之外，redis 还提供了全文索引检索，可以实现模糊的条件查询。

Hash：这是一种比较底层的数据结构，将多个键值对映射到一个key 中，从而实现更多的存储和更复杂的数据结构，简直就是条件查询的梦幻展示。例如，我们可以像在mongodb 上一样，实现 key 中满足 name=“tom”， sex=“man” 并且 age>18 的所有value。

List：它类似于一个拥有有顺序特性的链表，可以轻松实现有条件的缓存查询，例如，检索出链表中大于100 的所有值，只需要指定一个阈值即可。

Set：由于它是无序不重复的，所以也可以应用在有条件的缓存查询中。但是由于 set 中没有序号这种类似于 list 的特性，它可以实现的查询范围相对较小，只能实现简单的等值查询。

综上所述，结合Redis，可以实现有条件的缓存查询，不仅时间短暂，而且操作起来更容易，可以有效的改善性能和降低内存的使用量。另外，使用 Redis 也可以极大的提升流量的处理能力，让企业拥有更好的用户体验。