在 Redis 中存儲分類樹，通常需要選擇合適的數據結構來表現層級關系。以下是使用 字符串（String） 和 哈希（Hash） 兩種常見方案的舉例說明，結合電商分類場景（如 電子產品 > 手機 > 智能手機 > 品牌）展開：

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方案一：字符串（String）存儲路徑

數據結構設計

• 鍵名：category:path:{node_id}
  • 例如：category:path:1001
• 值：完整分類路徑（用分隔符連接）
  • 例如：電子產品>手機>智能手機>蘋果

操作示例

1. 添加分類

   # 添加根節點（電子產品）
   SET category:path:1001 "電子產品"# 添加子節點（手機）
   SET category:path:1002 "電子產品>手機"# 添加葉節點（蘋果）
   SET category:path:1005 "電子產品>手機>智能手機>蘋果"
   

2. 查詢分類

   # 獲取蘋果的完整路徑
   GET category:path:1005  # 返回 "電子產品>手機>智能手機>蘋果"# 查詢所有手機相關分類（通過模式匹配）
   KEYS category:path:1002*  # 返回匹配的鍵（需謹慎使用 KEYS 命令）
   

3. 刪除分類

   # 刪除蘋果分類（需同時處理其子節點，此處假設無子節點）
   DEL category:path:1005
   

4. 遍歷分類樹

   # 查詢所有根節點（假設根節點路徑不含 ">"）
   SCAN 0 MATCH category:path:* COUNT 100  # 遍歷所有鍵，過濾不含 ">" 的值
   

優缺點

• 優點：實現簡單，路徑直觀。
• 缺點：
  • 查詢子節點需解析路徑字符串（如通過 STRSPLIT 拆分 >）。
  • 更新路徑需級聯修改所有子節點（如重命名“手機”為“移動設備”，需更新所有子節點路徑）。

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方案二：哈希（Hash）存儲層級關系

數據結構設計

• 鍵名：category:node:{node_id}
• 字段：
  • name: 分類名稱
  • parent_id: 父節點 ID（根節點為 0 或 nil）
  • level: 層級深度（可選）

操作示例

1. 添加分類

   # 添加根節點（電子產品）
   HSET category:node:1001 name "電子產品" parent_id 0 level 1# 添加子節點（手機）
   HSET category:node:1002 name "手機" parent_id 1001 level 2# 添加葉節點（蘋果）
   HSET category:node:1005 name "蘋果" parent_id 1003 level 4
   

2. 查詢分類

   # 獲取蘋果的父節點 ID
   HGET category:node:1005 parent_id  # 返回 "1003"# 查詢手機的所有子節點（需遞歸查詢）
   # 步驟1：找到手機的節點ID（假設為1002）
   # 步驟2：查詢所有 parent_id=1002 的節點
   SCAN 0 MATCH category:node:* COUNT 100 | xargs -I{} redis-cli HGET {} parent_id | grep 1002
   

3. 刪除分類

   # 刪除蘋果分類（需同時刪除其子節點，此處假設無子節點）
   DEL category:node:1005
   

4. 遍歷分類樹

   # 查詢所有根節點（parent_id=0）
   SCAN 0 MATCH category:node:* COUNT 100 | xargs -I{} redis-cli HGET {} parent_id | grep 0
   

優缺點

• 優點：
  • 結構清晰，便于查詢父子關系。
  • 修改分類名稱無需級聯更新子節點（僅修改當前節點 name 字段）。
• 缺點：
  • 查詢子節點需遞歸或多次訪問 Redis。
  • 需維護 parent_id 和 level 字段，增加數據一致性風險。

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方案三：優化方案 - 路徑枚舉 + 哈希

結合兩種方案優點，使用 哈希存儲屬性 + 字符串存儲路徑枚舉：

數據結構設計

• 哈希：category:node:{node_id} 存儲 name 和 parent_id。
• 字符串：category:path:{node_id} 存儲完整路徑（如 電子產品>手機>蘋果）。

操作示例

1. 添加分類

   # 添加蘋果分類
   HSET category:node:1005 name "蘋果" parent_id 1003
   SET category:path:1005 "電子產品>手機>智能手機>蘋果"
   

2. 查詢路徑

   # 獲取蘋果的完整路徑
   GET category:path:1005
   

3. 查詢子節點

   # 通過哈希查詢父節點 ID，再通過路徑枚舉匹配子節點
   HGET category:node:1003 parent_id  # 假設1003是智能手機的節點ID
   KEYS category:path:1003*  # 匹配所有以智能手機路徑開頭的節點
   

優缺點

• 優點：
  • 路徑查詢高效（直接通過字符串匹配）。
  • 屬性修改靈活（通過哈希單獨更新）。
• 缺點：
  • 數據冗余（同時存儲哈希和字符串）。
  • 需維護兩種數據結構的一致性。

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方案四：使用 RedisJSON 存儲樹形結構

如果 Redis 版本支持 RedisJSON 模塊，可直接存儲 JSON 樹形結構：

數據結構設計

• 鍵名：category:tree
• 值：JSON 對象，例如：

  {"id": 1001,"name": "電子產品","children": [{"id": 1002,"name": "手機","children": [{"id": 1003,"name": "智能手機","children": [{"id": 1004, "name": "蘋果"},{"id": 1005, "name": "華為"}]}]}]
  }
  

操作示例

1. 添加分類

   JSON.SET category:tree . '{"id":1001,"name":"電子產品","children":[{"id":1002,"name":"手機","children":[]}]}'
   

2. 查詢子節點

   JSON.GET category:tree $.children[0].children  # 返回手機分類的子節點
   

3. 更新分類

   JSON.SET category:tree $.children[0].children[0].name '移動設備'  # 重命名手機為移動設備
   

優缺點

• 優點：
  • 結構自然，支持嵌套查詢。
  • 減少數據冗余（單個鍵存儲完整樹）。
• 缺點：
  • 需 Redis 版本 ≥ 4.0 且安裝 RedisJSON 模塊。
  • 修改深層節點需精確 JSON 路徑（如 $.children[0].children[0].name）。

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總結與選型建議

方案	適用場景	優點	缺點
字符串路徑	簡單分類樹，查詢需求少	實現簡單，路徑直觀	更新路徑需級聯修改
哈希層級	需頻繁查詢父子關系	結構清晰，修改靈活	查詢子節點需遞歸
路徑枚舉+哈希	平衡路徑查詢與屬性修改	路徑查詢高效，屬性修改靈活	數據冗余，維護復雜
RedisJSON 樹形	復雜分類樹，需嵌套查詢	結構自然，支持復雜操作	依賴模塊，路徑操作復雜

推薦方案：

• 簡單場景：使用 字符串路徑 或 哈希層級。
• 中等復雜度：使用 路徑枚舉+哈希。
• 復雜場景：使用 RedisJSON 樹形（需確保環境支持）。