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。
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。
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 缓存和数据结构管理技能。通过自然语言操作 Redis，支持 String、Hash、List、Set、ZSet、Stream 等数据结构操作。当用户提到 Redis、缓存、消息队列、会话存储时使用此技能。
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。
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