Redis入門

Redisの基本的なデータ構造と活用例
- Strings（文字列型）：セッションID（一時的なユーザー識別子）の保存 SET session:123 "user_data"
- Hashes（ハッシュ型）：ユーザープロフィール HSET user:1000 name "田中" age "30"
- Sets（集合型）：グループメンバーシップ（所属関係）SADD team:dev "user:1000" "user:1001"
- Sorted Sets（順序付き集合型）：ランキング機能 ZADD scores 100 "user:1000"
SQLライクな操作の実現方法
- テーブル相当：users:1000のようなキー設計でエンティティ（実体）を表現することができる
- インデックス：department:営業部のようなセットで検索用インデックス（索引）を実現することができる
- 結合操作：パイプライン（複数操作の一括実行機能）を使用して複数のハッシュを取得し，アプリケーション層で結合することができる
効率的なキー設計パターン
- エンティティ分類：<エンティティ名>:<ID>:<属性>の形式で一意性を確保する
- インデックス用：<インデックス名>:<値>の形式で検索効率を向上させる
- 有効期限付きデータ：temp:<データ種別>:<ID>の形式で一時データを管理する

実用的なキャッシュ戦略

# Cache-Aside Pattern（キャッシュサイドパターン：データの効率的な読み書き方式）
def get_data(key):
    cache = redis.get(key)
    if not cache:
        data = db.query(key)  # メインDBから取得
        redis.setex(key, 3600, data)  # 1時間のTTL（Time To Live：生存時間）で保存
    return cache

データ整合性を保つための重要な実装パターン

# トランザクション（不可分な処理のまとまり）を使用した更新
pipe = redis.pipeline()
pipe.hset("users:1000", "department", "技術部")  # ユーザーの部署を更新
pipe.srem("department:営業部", "1000")  # 旧所属からの削除
pipe.sadd("department:技術部", "1000")  # 新所属への追加
pipe.execute()  # トランザクションの実行

メモリ管理のベストプラクティス
- TTL（Time To Live：生存時間）の設定：EXPIRE users:1000 3600
- 大きなハッシュの分割：1万件以上のフィールドは別キーに分割することでメモリ効率を向上させる
- 定期的なキー削除：SCANコマンドを使用した期限切れキーの削除によりメモリを最適化する

高度な検索機能（Redis Search）の活用

# インデックス作成
FT.CREATE users:index ON HASH PREFIX 1 users:
    SCHEMA name TEXT age NUMERIC department TEXT

# 複合条件での検索（部署が技術部かつ年齢が20から30の範囲）
FT.SEARCH users:index "@department:技術部 @age:[20 30]"

スケーラビリティ対策
- Redis Cluster（分散システム）の利用：データを複数のノードに分散して格納する
- キーの分散配置：ハッシュスロットによる効率的なデータ分散を実現する
- 読み取り専用レプリカの活用：読み取り処理の負荷分散を実現する

これらの実装パターンは，アプリケーションの要件に応じて適切に組み合わせることで，高速で信頼性の高いシステムを構築することが可能である．

Redis演習

学習目標と内容
既存データベースのRedisでの操作方法を習得し，データ構造とインデックスの実装技術を理解する．
環境設定と準備作業
Redisのインストール手順（Ubuntu環境）では，ターミナルで以下のコマンドを実行する．
```
sudo apt -y install redis-server
```
Redisコマンドラインの起動と基本操作
起動手順：redis-cliコマンドを実行することでRedisのコマンドラインインターフェースを起動する．

ヘルプ機能の利用方法：helpコマンドを実行すると，利用可能な全てのコマンドと機能の一覧が表示される．

終了手順：exitコマンドを実行することで，セッションを安全に終了することができる．

データの挿入手順

ここではorder_records（注文記録）データを登録する．Hash（ハッシュ型）を使用して構造化データを格納する．

【説明】HashデータモデルによるレコードのRDB（リレーショナルデータベース）相当の永続化を行う．HMSETを使用してフィールドと値のペアを一括設定する．ISO8601形式のタイムスタンプを使用した時刻管理を実施する．データの一貫性はアプリケーション層で担保する．

【補足：基本的なデータ構造】

Strings（文字列型）：セッションIDの保存 SET session:123 "user_data"
Hashes（ハッシュ型）：ユーザープロフィール HSET user:1000 name "田中" age "30"
Sets（集合型）：グループメンバーシップ SADD team:dev "user:1000" "user:1001"
Sorted Sets（順序付き集合型）：ランキング機能 ZADD scores 100 "user:1000"

# データ挿入
redis.hmset('order:1', {
    'year': 2022,
    'month': 10,
    'day': 26,
    'customer_name': 'kaneko',
    'product_name': 'orange A',
    'unit_price': 1.2,
    'qty': 10,
    'created_at': datetime.now().isoformat(),
    'updated_at': None
})

redis.hmset('order:2', {
    'year': 2022,
    'month': 10,
    'day': 26,
    'customer_name': 'miyamoto',
    'product_name': 'Apple M',
    'unit_price': 2.5,
    'qty': 2,
    'created_at': datetime.now().isoformat(),
    'updated_at': None
})

redis.hmset('order:3', {
    'year': 2022,
    'month': 10,
    'day': 27,
    'customer_name': 'kaneko',
    'product_name': 'orange B',
    'unit_price': 1.2,
    'qty': 8,
    'created_at': datetime.now().isoformat(),
    'updated_at': None
})

redis.hmset('order:4', {
    'year': 2022,
    'month': 10,
    'day': 28,
    'customer_name': 'miyamoto',
    'product_name': 'Apple L',
    'unit_price': 3.0,
    'qty': 1,
    'created_at': datetime.now().isoformat(),
    'updated_at': None
})

問い合わせの実行と結果確認

【説明】SCAN操作による効率的な反復処理とHGETALLによる完全なハッシュデータの取得を行う．パターンマッチングを使用したキーの走査と条件フィルタリングの組み合わせにより，効率的なデータ検索を実現する．メモリ効率を考慮したイテレータパターンを採用する．

【補足：キー設計パターン】
- エンティティ分類：<エンティティ名>:<ID>:<属性>
- インデックス用：<インデックス名>:<値>
- 有効期限付きデータ：temp:<データ種別>:<ID>
```
# 全データの取得
for key in redis.scan_iter("order:*"):
    print(redis.hgetall(key))

# 特定の日付のデータ取得
for key in redis.scan_iter("order:*"):
    order = redis.hgetall(key)
    if order['day'] == '26':
        print(order)

# 特定の顧客のデータ取得
for key in redis.scan_iter("order:*"):
    order = redis.hgetall(key)
    if order['customer_name'] == 'kaneko':
        print(order)

# 特定の単価以上のデータ取得
for key in redis.scan_iter("order:*"):
    order = redis.hgetall(key)
    if float(order['unit_price']) > 2:
        print(order)
```
データ更新の実践的手法

【説明】HMSETによる複数フィールドの原子的な更新を実装する．更新時刻の自動管理とフィールド単位の部分更新による効率的なデータ管理を実現する．必要に応じてトランザクション制御と組み合わせることが可能である．

【補足：データ整合性を保つための実装パターン】
```
# トランザクションを使用した更新
pipe = redis.pipeline()
pipe.hset("users:1000", "department", "技術部")
pipe.srem("department:営業部", "1000")
pipe.sadd("department:技術部", "1000")
pipe.execute()
```
```
# 数量と更新時刻の更新
redis.hmset('order:1', {
    'qty': 12,
    'updated_at': datetime.now().isoformat()
})
```
効率的なデータ削除の方法

【説明】DELETEコマンドによるキー単位の削除を実装する．関連するインデックスの整合性を維持するためのトランザクション処理と組み合わせることが可能である．セカンダリインデックスの同期的な更新を確実に行う．
```
# 特定のデータの削除
redis.delete('order:2')
```

インデックスの活用

【説明】セット型を使用したセカンダリインデックスの実装を行う．SADDによるメンバー追加とSMEMBERSによる効率的な逆引き検索を実現する．キー設計パターンに基づく効率的なデータアクセスを可能とする．

# 顧客名によるインデックス作成
redis.sadd('customer:kaneko', 'order:1')
redis.sadd('customer:kaneko', 'order:3')
redis.sadd('customer:miyamoto', 'order:2')
redis.sadd('customer:miyamoto', 'order:4')

# インデックスを使用した検索
customer_orders = redis.smembers('customer:kaneko')
for order_id in customer_orders:
    print(redis.hgetall(order_id))

# 日付によるインデックス作成
redis.sadd('day:26', 'order:1')
redis.sadd('day:26', 'order:2')
redis.sadd('day:27', 'order:3')
redis.sadd('day:28', 'order:4')

# 日付インデックスを使用した検索
day_orders = redis.smembers('day:26')
for order_id in day_orders:
    print(redis.hgetall(order_id))

データのバックアップとリストア

【説明】組み込みのバックアップ機能とデータの永続化機能を活用する．SAVEコマンドによるスナップショット作成とBGSAVE（Background SAVE）による非同期バックアップを実装する．AOF（Append Only File）による操作ログの永続化を実現する．

【補足：Cache-Aside Pattern実装例】
```
def get_data(key):
    cache = redis.get(key)
    if not cache:
        data = db.query(key)  # メインDBから取得
        redis.setex(key, 3600, data)  # 1時間のTTLで保存
    return cache
```
【補足：Redis Search活用例】
```
# インデックス作成
FT.CREATE users:index ON HASH PREFIX 1 users:
    SCHEMA name TEXT age NUMERIC department TEXT

# 複合条件での検索
FT.SEARCH users:index "@department:技術部 @age:[20 30]"
```
RedisではSAVEコマンドを使用してデータベースのスナップショットを作成できる．BGSAVEを使用すると，バックグラウンドでスナップショットを作成する．

注意点：
- Redisでは一貫性制約はアプリケーション層で実装する必要がある
- インデックスは必要に応じて明示的に作成・維持する必要がある
- トランザクションはMULTI/EXECを使用して実現する
- メモリ使用量を考慮したキー設計が重要である
- バックアップ戦略は，アプリケーションの要件に応じて適切に選択する必要がある

これらの操作は，アプリケーションのニーズに応じて適切に組み合わせることで，効率的なデータ管理が可能となる．