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查询引擎：是什么以及为何重要

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Joey Whelan

了解查询引擎、它们的优势以及它们如何简化现代应用程序的数据管理。

查询引擎是用于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的需求。

在本文中，我们将深入探讨查询引擎是什么、它们的主要优势以及它们如何用于实时数据和 AI 应用程序。读完本文，您将了解查询引擎在当今数据驱动的世界中为何如此重要，以及 Redis 查询引擎如何在市场中脱颖而出。

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检索和操作数据。它由四个关键组件构成：

  1. 输入查询解析 
  2. 查询规划/优化
  3. 查询执行，与底层存储交互以获取数据 
  4. 结果格式化和返回

查询引擎的例子包括用于关系数据的 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。这些工具对于高效管理和检索大型数据集中的数据至关重要。

查询引擎的优势

  • 释放可操作的洞察：通过直接查询，您不仅限于简单的键值查找，还可以对数据进行搜索、过滤和聚合，从而实现丰富的分析。
  • 简化对复杂数据的访问：本地查询结构化数据（如 JSON 或 Hash Sets），无需依赖额外代码或外部工具，从而节省您的时间并降低复杂性。
  • 支持高级操作：直接在数据库中进行排序、运行全文搜索和聚合操作，使您的应用程序逻辑保持简单和清晰。
  • 简化数据探索：提供明确的查询语法，以低处理开销查询和分析大型复杂数据集。
  • 提高开发者效率：简化复杂数据操作，使开发者能够编写直观的查询并更快地迭代，无需定制处理逻辑。
  • 优化资源效率：直接在数据库中执行查询，减少应用程序计算开销，降低成本，并保持应用程序高性能。 

选择查询引擎的关键考量因素

合适的查询引擎应提供实时性能，而非延迟。在磁盘上扫描数据或缺乏高效索引的系统速度太慢，通常会返回过期结果。实时查询引擎直接在实时数据上运行，能够大规模提供快速、最新和可操作的洞察。以下是选择时需要考虑的因素：

  • 低延迟查询：即使对于复杂查询也能提供即时响应，这对于需要即时洞察和流畅用户体验的应用程序至关重要。
  • 高速聚合： 能够对搜索查询结果进行分组、排序和转换处理，从而轻松执行分面查询并生成分析报告。 
  • 高吞吐量：在不牺牲性能的情况下处理大量数据，非常适合实时个性化、物联网和其他数据密集型环境。Redis 本身就提供高吞吐量，而 Redis 查询引擎通过多线程（称为查询性能因子）进一步增强了这一点。
  • 可扩展性：有效处理不断增长的数据量和查询量需求。Redis 查询引擎通过分片实现水平扩展，通过多线程实现垂直扩展。
  • 内存数据处理：通过将数据保存在内存中来加速查询执行，消除了磁盘延迟。Redis 是一个原生的内存数据库，提供您期望从 RAM 获得的无与伦比的读写速度。
  • 实时分析：支持基于最新数据的持续、实时监控和决策。这是 Redis 查询引擎的优势所在——为分析仪表板等实时应用程序提供支持。
  • 易于集成：无缝集成到应用程序和 DevOps 工作流程中，加速实现价值。更重要的是，Redis 查询引擎直接操作您的实时数据——无需额外工具或管道。

面向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。通常，实时查询（如 Redis 中使用的查询）应在不到 100 毫秒内返回结果——这是 Redis 查询引擎在大多数情况下都能达到的目标。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计算。

查询引擎的最佳实践

以下是如何充分利用您的查询引擎：

  • 合理规划您的查询环境：确保您的数据库已配置为处理预期负载。
    • 设计 Redis 数据模型时考虑查询模式。
    • 使用容量计算器确保 Redis 架构已根据预期负载进行大小调整。
    • 为 Redis 节点设置充足的资源（RAM、CPU、网络），以支持预期的最大负载。
  • 编写高效查询：优化您的查询语言以减少处理时间。对于 Redis 查询引擎，有几个基本技巧：
    • 对于只需要匹配的用例，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
    • 避免投射所有字段，即 – LOAD *。
    • 如果查询耗时较长，启用线程化（查询性能因子）以减少对主 Redis 线程的争用。
  • 优化查询性能：使用 Redis 的内置工具和可观测性功能监控和调整查询，以获得更好的性能：
    • 命令行工具
      • 使用 FT.INFO 命令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 命令分析查询执行计划，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、磁盘和内存使用情况：密切关注资源使用情况，以防止瓶颈。
    • 通过 CLI 使用 INFO 和 LATENCY DOCTOR 命令进行故障排除，或者集成 Prometheus 和 Grafana 等监控工具以实现主动警报和更深度的可观测性。
  • 实施和执行数据治理：确保您的数据符合质量标准并遵守法规。
  • 保持高数据质量：定期清理和验证您的数据以确保准确性。
  • 在生产环境部署之前，在开发/测试环境中进行测试:
    • 在测试环境中使用实际查询和由 memtier_benchmark 或自定义负载应用程序生成的负载进行负载测试。

查询引擎与 AI

Redis 查询引擎对于构建 GenAI 应用程序的公司来说尤其强大。

GenAI 应用程序正在改变企业使用数据库的方式。例如，Redis 查询引擎旨在处理 AI 应用程序的独特需求。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 本身将是延迟和吞吐量的瓶颈——而不是 Redis 查询引擎。

查找矢量嵌入的最近邻是 Redis 作为矢量数据库的常见用例。此操作不需要完全关系型数据模型。相反，向量作为字段存储在 Redis 哈希或 JSON 文档中，这使得查询快速、可扩展且高效。

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