本文对Redis如何保存关系型数据，以及如何对其匹配、范围、模糊查询进行举例讲解，其中模糊查询功能基于最新的2.8.9以后版本。 ### 1 关系型数据的存储 以Staff对象为例，在关系型数据库或类似GridGain的内存网格产品中(底层使用H2数据库的内存模式存储)，我们以表形式保存对象的数据。因为内存网格是基于对象做缓存的，所以还要额外多出一列(Staff列)保存整个对象的编码，例如序列化后的二进制或者JSON格式等，便于直接返回给应用后进行反序列化。而在Redis中，我们可以用id作为唯一标识，使用**key-value、hash、zSet**三种数据结构进行保存。Key-value是为了保存id和整个对象，确定id范围后可根据它将对象返回给客户端，而选择其他两种数据结构的具体原因后面再说。  ### 2 匹配查询 利用hash表的**hget**或**hmget**可以实现dept='IT'或者dept in ('IT', 'QA')这种单值或多值的完全匹配查询。拿到id列表后，再去查询key-value获得到对象。 ### 3 范围查询 因为我们将age保存成zSet的score，value是id，所以可以利用zSet的**zrangeByScore**方法获得score在某一区间范围内的value值。 ### 4 模糊查询 Redis 2.8.9后zSet加入了一个非常有用的方法**zrangeByLex**，我们将score都保存为0，value是姓名:id的格式，利用zrangeByLex可以获得字母在某一区间内的value值。例如，zrangeByLex name [A, (F，可以查询出Allen, Aaron, Carter。 ### 5 分页查询 同时，**zrangeByLex**还支持分页查询，语法类似limit start, offset。 ### 6 局限性 上述举例说明了几种常见查询在Redis的实现方式，但是Redis毕竟只是key-value存储，所以有很多局限性。例如，1）无法实现多条件组合的查询，例如age>25 AND name like 'A%'，硬要实现的话需要多条命令并计算并集或交集。2）模糊查询中文比较费劲：