Tair拓展資料結構及與RedisStack的功能對比 - Tair (Redis® OSS-Compatible)

Tair (Redis OSS-compatible)與開源Redis相同，支援String、List、Hash、Set、Sorted Set、Stream等資料類型，能夠滿足大部分情境下的開發需求，但無法直接滿足一些複雜情境的業務需求，需要通過開發大量代碼、使用Lua指令碼等複雜的方式實現。Tair（企業版）整合了多個自研的資料結構，包括exString（包含Redis String命令增強）、exHash、exZset、GIS、Bloom、Doc、TS、Cpc、Roaring、Search和Vector，從多方面擴充Redis的適用性，降低複雜情境下業務的開發難度，同時可以協助您精簡大量代碼並提高業務整體效能，使您專註於業務創新。

說明

記憶體型（相容Redis 7.0、6.0）相容所有資料結構。
記憶體型（相容Redis 5.0）相容除TairVector以外的所有資料結構。
持久記憶體型相容exString（包含Redis String命令增強）、exHash和Cpc。

Tair擴充資料結構與Redis Stack模組（Modules）

如下為Tair整合的資料結構，以及與Redis Stack Server的功能對比。

類型	Tair擴充資料結構	Redis Stack Server（對比項）	說明
String增強	exString Redis String命令增強	無	exString是一種帶版本號碼的string類型資料結構，同時還在Redis String加減功能的基礎上支援了邊界設定，可以將INCRBY、INCRBYFLOAT的結果限制在一定的範圍內，超出範圍則提示錯誤。該資料結構已開源，更多資訊請參見TairString。 CAS和CAD命令可實現簡潔高效的高效能分布式鎖。最佳實務：基於TairString實現高效能樂觀鎖、基於TairString實現高效限流器。
Hash增強	exHash	無	TairHash支援為field設定到期時間和版本，提高了Hash資料結構的靈活性，簡化了很多情境下的業務開發工作。該資料結構已開源，更多資訊請參見TairHash。最佳實務：基於TairHash實現使用者多裝置登入管理。
Zset增強	exZset	無	TairZset可實現256個維度double類型的分值排序，提供普通熱門排行榜和多維熱門排行榜的能力。該資料結構已開源，更多資訊請參見TairZset。最佳實務：基於exZset輕鬆實現多維熱門排行榜、基於exZset實現分布式架構熱門排行榜。
GeoSpatial	GIS	無	TairGIS是一種使用R-Tree做索引，支援地理資訊系統GIS（Geographic Information System）相關介面的資料結構。支援點、線、面的查詢，支援包含、被包含、相交等多種關係判斷。該資料結構已開源，更多資訊請參見TairGIS。最佳實務：基於TairGIS實現電子圍欄、基於TairGIS實現同城購業務。
Doc（JSON）	Doc	RedisJSON	TairDoc是一種文件類型的資料結構，支援JSON標準，類似RedisJSON模組。同時，TairDoc資料以二進位樹的方式儲存，支援對JSON中子項目進行快速存取。
Search	Search	RediSearch	TairSearch提供類似Elasticsearch（ES-LIKE）的文法，提供種類更多、效果更準確的分詞器，查詢效能更佳。最佳實務：基於TairSearch加速多列索引聯集查詢基於TairSearch構建股票K線Realtime Compute服務在TairSearch中使用bool進行組合條件查詢在TairSearch中使用Msearch實現索引分區搜尋
TimeSeries	TS	RedisTimeSeries	TairTS相比較RedisTimeSeries具備更強的標籤（Tag）擴充能力，支援Skey（Tag）的兩級Hash結構時間軸，支援對Skey（Tag）進行二級時間軸彙總查詢，支援對歷史時序資料的更新或累加等。最佳實務：基於TairTS實現秒級監控。
Sketches	Bloom	RedisBloom	TairBloom相容RedisBloom，支援動態擴容，同時通過64位的Hash演算法降低Hash碰撞率，顯著降低巨量資料的衝撞率。最佳實務：推薦系統、爬蟲系統，更多資訊請參見Bloom、使用Bloom Filter高效管理遊戲活動推送。
Sketches	Cpc	無	TairCpc是基於CPC（Compressed Probability Counting）壓縮演算法開發的資料結構，支援僅佔用很小的記憶體空間對採樣資料進行高效能運算，支援滾動視窗和滑動視窗，可以更好地支援流式運算，支援巨量資料分析中常用的彙總運算元，如：`DISTINCT`、`COUNT`、`MAX`、`MIN`、`FIRST`、`LAST`、`SQUARED`等。
Bitmap	Roaring	無	TairRoaring提供高效的計算模組和極高的穩定性，支援多位元影像運算能力，提升了效能和空間效率。最佳實務：基於TairRoaring實現人群圈選方案。
向量檢索	Vector	Redis Search （Vector Similarity）	TairVector是Tair自研的擴充資料結構，提供高效能、即時，集儲存、檢索於一體的向量資料庫服務。最佳實務： TairVector混合檢索實踐基於Tair Vector實現圖文多模態檢索基於Tair Vector實現分子結構近似檢索

Tair企業版用戶端

為協助您更方便地使用Tair擴充資料結構，雲資料庫 Tair（相容 Redis）在部分Redis用戶端的基礎上開發了Tair用戶端，您可以通過Tair用戶端直接調用Tair擴充資料結構。

您可以在GitHub中擷取下述用戶端，同時您也可以參考其中的樣本（examples）代碼。

Tair用戶端	語言	說明
TairJedis	Java	TairJedis是基於Jedis開發的Tair用戶端。
AlibabaCloud.TairSDK	.NET	AlibabaCloud.TairSDK是基於.NET Core 5.0和StackExchange.Redis2.5.61開發的Tair用戶端。
Tair-go	Go	Tair-go是基於go-redis開發的Tair用戶端。
Tair-py	Python	Tair-py是基於redis-py開發的Tair用戶端。

常見問題

Q：Tair (Redis OSS-compatible)是否支援Redis stack server？
A：由於Redis開源協議限制，阿里雲Redis開源版、Tair（企業版）均不支援Redis stack server。
為解決該問題，Tair（企業版）推出自研的擴充資料結構，包括exString（包含Redis String命令增強）、exHash、exZset、GIS、Bloom、Doc、TS、Cpc、Roaring、Search和Vector，整體比Redis stack server支援更多的資料結構，而部分資料結構在效能上也優於Redis stack server。
Q：如何對Tair擴充資料結構設定到期時間（TTL）？
A：其中exString、exHash、Cpc可通過自身命令直接設定TTL，而其他Tair擴充資料結構均可以通過EXPIRE | EXPIREAT <Keyname>命令（例如EXPIRE foo 60），設定該Key的到期時間。