y¶
用户登录系统¶
记录用户登录信息的一个系统, 我们简化业务后只留下一张表。
关系型数据库的设计¶
mysql> select * from login;
+---------+----------------+-------------+---------------------+
| user_id | name | login_times | last_login_time |
+---------+----------------+-------------+---------------------+
| 1 | ken thompson | 5 | 2011-01-01 00:00:00 |
| 2 | dennis ritchie | 1 | 2011-02-01 00:00:00 |
| 3 | Joe Armstrong | 2 | 2011-03-01 00:00:00 |
+---------+----------------+-------------+---------------------+
user_id
表的主键,name
表示用户名,login_times
表示该用户的登录次数,每次用户登录后,login_times
会自增,而last_login_time
更新为当前时间。
REDIS的设计¶
关系型数据转化为KV数据库,我的方法如下:
key 表名:主键值:列名
value 列值
一般使用冒号做分割符,这是不成文的规矩。比如在php-admin for redis系统里,就是默认以冒号分割,于是user:1
user:2
等key会分成一组。于是以上的关系数据转化成kv数据后记录如下:
SET login:1:login_times 5
SET login:2:login_times 1
SET login:3:login_times 2
SET login:1:last_login_time 2011-1-1
SET login:2:last_login_time 2011-2-1
SET login:3:last_login_time 2011-3-1
SET login:1:name ”ken thompson“
SET login:2:name “dennis ritchie”
SET login:3:name ”Joe Armstrong“
这样在已知主键的情况下,通过GET、set就可以获得或者修改用户的登录次数和最后登录时间和姓名。
一般用户是无法知道自己的id
的,只知道自己的用户名,所以还必须有一个从name
到id
的映射关系,这里的设计与上面的有所不同。
SET "login:ken thompson:id" 1
SET "login:dennis ritchie:id" 2
SET "login: Joe Armstrong:id" 3
这样每次用户登录的时候业务逻辑如下(python版),r是redis对象,name是已经获知的用户名。
#获得用户的id
uid = r.get("login:%s:id" % name)
#自增用户的登录次数
ret = r.incr("login:%s:login_times" % uid)
#更新该用户的最后登录时间
ret = r.set("login:%s:last_login_time" % uid, datetime.datetime.now())
如果需求仅仅是已知id
,更新或者获取某个用户的最后登录时间,登录次数,关系型和kv数据库无啥区别:一个通过btree pk,一个通过hash,效果都很好。
假设有如下需求,查找最近登录的N个用户。开发人员看看,还是比较简单的,一个sql搞定:
select * from login order by last_login_time desc limit N
DBA了解需求后,考虑到以后表如果比较大,所以在last_login_time
上建个索引。执行计划从索引leafblock 的最右边开始访问N条记录,再回表N次,效果很好。
过了两天,又来一个需求,需要知道登录次数最多的人是谁。同样的关系型如何处理?DEV说简单:
select * from login order by login_times desc limit N
DBA一看,又要在login_time
上建立一个索引。有没有觉得有点问题呢,表上每个字段上都有素引。
关系型数据库的数据存储的的不灵活是问题的源头,数据仅有一种储存方法,那就是按行排列的堆表。统一的数据结构意味着你必须使用索引来改变sql的访问路径来快速访问某个列的,而访问路径的增加又意味着你必须使用统计信息来辅助,于是一大堆的问题就出现了。
没有索引,没有统计计划,没有执行计划,这就是kv数据库。
redis里如何满足以上的需求呢?对于求最新的N条数据的需求,链表的后进后出的特点非常适合。我们在上面的登录代码之后添加一段代码,维护一个登录的链表,控制他的长度,使得里面永远保存的是最近的N个登录用户。
#把当前登录人添加到链表里
ret = r.lpush("login:last_login_times", uid)
#保持链表只有N位
ret = redis.ltrim("login:last_login_times", 0, N-1)
这样需要获得最新登录人的id
,如下的代码即可:
last_login_list = r.lrange("login:last_login_times", 0, N-1)
另外,求登录次数最多的人,对于排序,积分榜这类需求,sorted_set_struct非常的适合,我们把用户和登录次数统一存储在一个sorted_set_struct里。
ZADD login:login_times 5 1
ZADD login:login_times 1 2
ZADD login:login_times 2 3
这样假如某个用户登录,额外维护一个sorted_set_struct,代码如下:
#对该用户的登录次数自增1
ret = r.zincrby("login:login_times", 1, uid)
那么如何获得登录次数最多的用户呢?逆序排列取的排名第N的用户即可:
ret = r.zrevrange("login:login_times", 0, N-1)
可以看出,DEV需要添加2行代码,而DBA不需要考虑索引什么的。