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了解查询引擎、它们的优势以及如何简化现代应用程序的数据管理。查询引擎是高效处理和检索数据的强大工具，但并非所有查询引擎都能满足现代应用程序对速度和实时性的需求。在本文中，我们将解析查询引擎的定义、主要优势以及它们如何用于实时数据和AI应用程序。通过阅读本文，您将了解为什么查询引擎在当今以数据为中心的世界中至关重要，以及Redis查询引擎为何在市场上脱颖而出。

什么是查询引擎？

查询引擎是数据库管理系统的核心组件，负责处理和执行用户查询，以高效地检索和操作数据。它由四个关键组件组成：

• 输入查询解析
• 查询计划/优化
• 查询执行（与底层存储接口以获取数据）
• 结果格式化并返回

查询引擎的示例包括用于关系型数据的PostgreSQL、用于文档查询的MongoDB、用于搜索和分析的Elasticsearch，以及用于实时数据检索、搜索和二级索引的Redis。这些工具对于从大型数据集中高效管理和检索数据至关重要。

查询引擎的优势

• 解锁可操作的洞察：超越简单的键值查找，直接查询数据，允许通过搜索、过滤和聚合进行丰富的分析。
• 简化对复杂数据的访问：原生查询结构化数据（如JSON或哈希集），无需依赖额外代码或外部工具，节省时间并减少复杂性。
• 支持高级操作：在数据库中直接进行排序、全文搜索和聚合，保持应用程序逻辑简单和清晰。
• 简化数据探索：提供定义良好的语法来查询和分析大型复杂数据集，且处理开销低。
• 提高开发人员生产力：简化复杂的数据操作，使开发人员能够编写直观的查询，并更快地迭代，无需自定义处理逻辑。
• 优化资源效率：直接在数据库中执行查询，减少应用程序的计算开销，降低成本，并保持高性能。

选择查询引擎时应注意的事项

合适的查询引擎应提供实时性能，而不是延迟。扫描磁盘数据或缺乏高效索引的系统通常太慢，并且经常返回陈旧的结果。实时查询引擎直接运行在实时数据上，提供快速、新鲜且可操作的大规模洞察。以下是需要注意的几点：

• 低延迟查询：即时响应，即使对于复杂的查询也是如此——这对于需要立即洞察和无缝用户体验的应用程序至关重要。
• 高速聚合：启用搜索查询结果的分组、排序和转换，便于进行多面查询和生成分析报告。
• 高吞吐量：处理大量数据而不影响性能，非常适合实时个性化、物联网和其他数据密集型环境。Redis本身提供了高吞吐量，在Redis查询引擎中通过多线程进一步增强，称为查询性能因子。
• 可扩展性：高效处理不断增加的数据大小和查询量需求。Redis查询引擎通过分片水平扩展，通过多线程垂直扩展。
• 内存数据处理：通过将数据保留在内存中加快查询执行速度，消除磁盘延迟。Redis是一个原生内存数据库，提供您期望从RAM获得的无与伦比的读写速度。
• 实时分析：基于最新数据实现连续的实时监控和决策。这是Redis查询引擎的亮点之一——为实时应用程序（如分析仪表板）提供支持。
• 易于集成：无缝集成到应用程序和DevOps工作流程中，加速价值实现。更重要的是，Redis查询引擎直接在您的实时数据上运行——无需额外的工具或管道。

实时数据的查询引擎

专为实时数据设计的查询引擎与用于关系数据库的查询引擎有很大不同。一般来说，实时查询（如Redis中的查询）预期在100毫秒内返回结果——这通常是Redis查询引擎可以满足的目标。相比之下，关系数据库查询的延迟通常以秒甚至分钟为单位。

查询引擎的最佳实践

以下是如何最大限度地利用查询引擎的方法：

• 正确配置查询环境：确保您的数据库已配置为处理预期负载。根据查询模式创建Redis数据模型。使用sizing calculator确保Redis架构已针对预期负载进行了适当的大小调整。设置具有足够资源（RAM、CPU、网络）的Redis节点以支持预期的最大负载。
• 编写高效的查询：优化查询语言以减少处理时间。对于Redis查询引擎，一些基本提示：
  • 对于仅需要匹配的用例，优先使用TAG而非NUMERIC和TEXT
  • 使用DIALECT 2
  • 避免返回大型结果集。使用CURSOR或LIMIT
  • 避免投影所有字段，即不要使用LOAD *
  • 如果查询运行时间较长，启用线程（查询性能因子）以减少主Redis线程的争用
• 优化查询性能：使用Redis内置工具和可观测性功能监控和调优查询性能：
  • 命令行工具
    • 使用FT.INFO收集有关索引的详细信息，例如大小、文档计数和优化状态。
    • 使用FT.PROFILE分析查询执行计划，识别性能瓶颈或异常。
  • Redis Insight
    • 利用Redis Insight的搜索和查询功能，以可视化、用户友好的方式分析查询性能。轻松检查索引、跟踪查询延迟并微调查询以确保最佳执行。
• 监控CPU、磁盘和内存利用率：密切关注资源使用情况，防止瓶颈。通过CLI使用INFO和LATENCY DOCTOR命令进行故障排除，或集成Prometheus和Grafana等监控工具进行主动告警和更深入的可观测性。
• 实施并强制执行数据治理：确保您的数据符合质量标准并遵守法规。
• 维护高质量的数据：定期清理和验证数据以保证准确性。
• 在开发/测试环境中进行测试：在测试环境中使用真实世界的查询和负载（通过memtier_benchmark或自定义负载应用程序生成）进行负载测试，然后再投入生产。

查询引擎与AI

Redis查询引擎特别适用于构建GenAI应用程序的公司。GenAI应用程序正在改变企业使用数据库的方式。例如，Redis查询引擎专为处理AI应用程序的独特需求而构建。其多线程能力和亚秒级响应时间使其成为实时检索增强生成（RAG）的强大工具。实际上，LLM本身将成为延迟和吞吐量的瓶颈——而不是Redis查询引擎。

找到向量嵌入的最近邻是Redis作为向量数据库的常见用例。此操作不需要完全的关系数据模型。相反，向量作为Redis哈希或JSON文档中的字段存储，使查询快速、可扩展且高效。

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