丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样，DEV和DBA需要深度沟通，review每行sql语句，也不像memcached那样，不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构，并能了解使用场景。
下面举一些常见适合kv数据库的例子来谈谈键值的设计，并与关系型数据库做一个对比，发现关系型的不足之处。
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
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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 |
+---------+----------------+-------------+---------------------+ |
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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：
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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“ |
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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。
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set "login:ken thompson:id" 1
set "login:dennis ritchie:id" 2
set "login: Joe Armstrong:id" 3 |
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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。
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#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()) |
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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 |
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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
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| select * from login order by login_times desc limit N |
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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。
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#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) |
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这样需要获得最新登录人的id，如下的代码即可
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| last_login_list = r.lrange("login:last_login_times", 0, N-1) |
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另外，求登录次数最多的人，对于排序，积分榜这类需求，sorted set非常的适合，我们把用户和登录次数统一存储在一个sorted set里。
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zadd login:login_times 5 1
zadd login:login_times 1 2
zadd login:login_times 2 3 |
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这样假如某个用户登录，额外维护一个sorted set，代码如此
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#对该用户的登录次数自增1
ret = r.zincrby("login:login_times", 1, uid) |
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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
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| ret = r.zrevrange("login:login_times", 0, N-1) |
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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。
TAG系统
tag在互联网应用里尤其多见，如果以传统的关系型数据库来设计有点不伦不类。我们以查找书的例子来看看redis在这方面的优势。
关系型数据库的设计
两张表，一张book的明细，一张tag表，表示每本的tag，一本书存在多个tag。
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mysql> select * from book;
+------+-------------------------------+----------------+
| id | name | aut |