add by zhj:
关系数据库表的一条记录可以映射成Redis中的一个hash类型，其实数据库记录本来就是键值对。这样，要比本文中的键设计用更少的键，更节省内存，因为每个键除了它的键值占用内存外，还额外占用一定的内存。
原文：http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样，DEV和DBA需要深度沟通，review每行sql语句，也不像memcached那样，不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构，并能了解使用场景。
下面举一些常见适合kv数据库的例子来谈谈键值的设计，并与关系型数据库做一个对比，发现关系型的不足之处。
用户登录系统
记录用户登录信息的一个系统， 我们简化业务后只留下一张表。
关系型数据库的设计
mysql> select * from login; +---------+----------------+-------------+---------------------+ | user_id | name | login_times | last_login_time | +---------+----------------+-------------+---------------------+ | 1 | ken thompson | 5 | 2011-01-01 00:00:00 | | 2 | dennis ritchie | 1 | 2011-02-01 00:00:00 | | 3 | Joe Armstrong | 2 | 2011-03-01 00:00:00 | +---------+----------------+-------------+---------------------+
user_id表的主键，name表示用户名，login_times表示该用户的登录次数，每次用户登录后，login_times会自增，而last_login_time更新为当前时间。
REDIS的设计
关系型数据转化为KV数据库，我的方法如下：
key 表名：主键值：列名
value 列值
一般使用冒号做分割符，这是不成文的规矩。比如在php-admin for redis系统里，就是默认以冒号分割，于是user:1 user:2等key会分成一组。于是以上的关系数据转化成kv数据后记录如下：
Set login:1:login_times 5 Set login:2:login_times 1 Set login:3:login_times 2 Set login:1:last_login_time 2011-1-1 Set login:2:last_login_time 2011-2-1 Set login:3:last_login_time 2011-3-1 set login:1:name ”ken thompson“ set login:2:name “dennis ritchie” set login:3:name ”Joe Armstrong“
这样在已知主键的情况下，通过get、set就可以获得或者修改用户的登录次数和最后登录时间和姓名。
一般用户是无法知道自己的id的，只知道自己的用户名，所以还必须有一个从name到id的映射关系，这里的设计与上面的有所不同。
set "login:ken thompson:id" 1 set "login:dennis ritchie:id" 2 set "login: Joe Armstrong:id" 3
这样每次用户登录的时候业务逻辑如下（python版），r是redis对象，name是已经获知的用户名。
#获得用户的id
uid = r.get("login:%s:id" % name)
#自增用户的登录次数
ret = r.incr("login:%s:login_times" % uid)
#更新该用户的最后登录时间
ret = r.set("login:%s:last_login_time" % uid, datetime.datetime.now())
如果需求仅仅是已知id，更新或者获取某个用户的最后登录时间，登录次数，关系型和kv数据库无啥区别。一个通过btree pk，一个通过hash，效果都很好。
假设有如下需求，查找最近登录的N个用户。开发人员看看，还是比较简单的，一个sql搞定。
select * from login order by last_login_time desc limit N
DBA了解需求后，考虑到以后表如果比较大，所以在last_login_time上建个索引。执行计划从索引leafblock 的最右边开始访问N条记录，再回表N次，效果很好。
过了两天，又来一个需求，需要知道登录次数最多的人是谁。同样的关系型如何处理？DEV说简单
select * from login order by login_times desc limit N
DBA一看，又要在login_time上建立一个索引。有没有觉得有点问题呢，表上每个字段上都有素引。
关系型数据库的数据存储的的不灵活是问题的源头，数据仅有一种储存方法，那就是按行排列的堆表。统一的数据结构意味着你必须使用索引来改变sql的访问路径来快速访问某个列的，而访问路径的增加又意味着你必须使用统计信息来辅助，于是一大堆的问题就出现了。
没有索引，没有统计计划，没有执行计划，这就是kv数据库。
redis里如何满足以上的需求呢？ 对于求最新的N条数据的需求，链表的后进后出的特点非常适合。我们在上面的登录代码之后添加一段代码，维护一个登录的链表，控制他的长度，使得里面永远保存的是最近的N个登录用户。
#把当前登录人添加到链表里
ret = r.lpush("login:last_login_times", uid)
#保持链表只有N位
ret = redis.ltrim("login:last_login_times", 0, N-1)
这样需要获得最新登录人的id，如下的代码即可
last_login_list = r.lrange("login:last_login_times", 0, N-1)
另外，求登录次数最多的人，对于排序，积分榜这类需求，sorted set非常的适合，我们把用户和登录次数统一存储在一个sorted set里。
zadd login:login_times 5 1 zadd login:login_times 1 2 zadd login:login_times 2 3
这样假如某个用户登录，额外维护一个sorted set，代码如此
#对该用户的登录次数自增1
ret = r.zincrby("login:login_times", 1, uid)
那么如何获得登录次数最多的用户呢，逆序排列取的排名第N的用户即可
ret = r.zrevrange("login:login_times", 0, N-1)
可以看出，DEV需要添加2行代码，而DBA不需要考虑索引什么的。
TAG系统
tag在互联网应用里尤其多见，如果以传统的关系型数据库来设计有点不伦不类。我们以查找书的例子来看看redis在这方面的优势。
关系型数据库的设计
两张表，一张book的明细，一张tag表，表示每本的tag，一本书存在多个tag。
mysql> select * from book; +------+-------------------------------+----------------+ | id | name | author | +------+-------------------------------+----------------+ | 1 | The Ruby Programming Language | Mark Pilgrim | | 1 | Ruby on rail | David Flanagan | | 1 | Programming Erlang | Joe Armstrong | +------+-------------------------------+----------------+ mysql> select * from tag; +---------+---------+ | tagname | book_id | +---------+---------+ | ruby | 1 | | ruby | 2 | | web | 2 | | erlang | 3 | +---------+---------+ 假如有如此需求，查找即是ruby又是web方面的书籍，如果以关系型数据库会怎么处理？
select b.name, b.author from tag t1, tag t2, book b where t1.tagname = ‘web‘ and t2.tagname = ‘ruby‘ and t1.book_id = t2.book_id and b.id = t1.book_id
tag表自关联2次再与book关联，这个sql还是比较复杂的，如果要求即ruby，但不是web方面的书籍呢？
关系型数据其实并不太适合这些集合操作。
REDIS的设计
首先book的数据肯定要存储的，和上面一样。
set book:1:name ”The Ruby Programming Language” Set book:2:name ”Ruby on rail” Set book:3:name ”Programming Erlang” set book:1:author ”Mark Pilgrim” Set book:2:author ”David Flanagan” Set book:3:author ”Joe Armstrong”
tag表我们使用集合来存储数据，因为集合擅长求交集、并集
sadd tag:ruby 1 sadd tag:ruby 2 sadd tag:web 2 sadd tag:erlang 3
那么，即属于ruby又属于web的书？
inter_list = redis.sinter("tag.web", "tag:ruby")
即属于ruby，但不属于web的书？
inter_list = redis.sdiff("tag.ruby", "tag:web")
属于ruby和属于web的书的合集？
inter_list = redis.sunion("tag.ruby", "tag:web")
简单到不行阿。
从以上2个例子可以看出在某些场景里，关系型数据库是不太适合的，你可能能够设计出满足需求的系统，但总是感觉的怪怪的，有种生搬硬套的感觉。
尤其登录系统这个例子，频繁的为业务建立索引。放在一个复杂的系统里，ddl（创建索引）有可能改变执行计划。导致其它的sql采用不同的执行计划，业务复杂的老系统，这个问题是很难预估的，sql千奇百怪。要求DBA对这个系统里所有的sql都了解，这点太难了。这个问题在oracle里尤其严重，每个DBA估计都碰到过。对于MySQL这类系统，ddl又不方便（虽然现在有online ddl的方法）。碰到大表，DBA凌晨爬起来在业务低峰期操作，这事我没少干过。而这种需求放到redis里就很好处理，DBA仅仅对容量进行预估即可。
未来的OLTP系统应该是kv和关系型的紧密结合。