现今，搜索过滤是一种基本的Web应用功能，能够快速检索出大量数据之中所需结果，前端时延低，用户交互体验更佳。面对大量结果，通过规则进行实时筛选也是一项比较困难的工作，传统的关系型数据库并不能满足这种实时性和低延时，于是一种新的“搜索过滤”系统应运而生：Redis。
Redis是一个开源的、内存中的数据结构存储系统，支持字符串、散列表、列表、集合和有序集合等数据结构进行索引搜索、排序搜索，内置字符串、GEO、时序等特性，提供了高度可重用的搜索结果。基于Redis，我们可以利用这种非关系型存储，结合索引结构实现快速、高效的查询过滤结果，从而提升搜索效率和交互体验。
例如，使用Redis可以为搜索提供“热度筛选”，可以根据用户的兴趣推荐其最可能搜索的内容，并缓存搜索结果，以减少重复过滤的成本，大幅度提升搜索效率。让我们来看一下如何用Redis来实现一个简单的热度搜索。
1.在Redis中定义一个索引空间，将所有待搜索的内容编入索引：
//Define redis index
SADD search-ids 1001 1002 1003 1004
2.然后，再加入该空间中“热门搜索”标记：
//Define redis hot search mark
SADD search-hot 1001 1003
3.将热度搜索的结果返回给用户：
//Request Redis hot search
SMEMBERS search-hot
//Return result
1001 1003
以上的代码实现了，使用Redis查询索引空间，获取并返回热度搜索的结果，大大提升了搜索交互服务的效率。
Redis是一种利用非关系型存储实现快速查询过滤功能的实用工具，它能够在具有极小时延的条件下高效地实现搜索过滤检索，大大提升搜索效率与交互体验，值得大家尝试。
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