RediSearch 是 RedisLabs 团队开发的一个高性能全文搜索引擎，可作为一个 Redis Module 运行在 Redis 上。

        Redis7：百万数据级Redis Search 超越 ElasticSearch

Redis Search是基于Redis的全文搜索引擎模块（RediSearch），具备以下核心能力：

• 实时索引写入与查询（微秒级延迟）
• 支持文本、数值、地理空间等多类型数据
• 内置中文分词支持（需加载Friso分词器）
• 丰富的聚合分析功能
• 与Redis数据结构无缝集成

Redis 只能做缓存 特性！

• 0.1ms 极限响应：实测百万级数据查询比 MySQL 快 1000 倍
• 中文分词暴击：电商搜索"苹果手机"，竟自动识别「新品/二手/5G」标签（附分词配置秘籍）
• 内存杀招：1亿数据仅占 12GB 内存，某大厂用它替代 ES 节省 80% 服务器成本
• 骚操作预警：用 GEO 索引实现「附近的人」功能，代码量减少 90%
• 隐藏大招：结合 RedisJSON 玩转嵌套文档搜索（附避坑指南）

ElasticSearch 在倒排索引领域已经取得优异的成绩，更适合PB级的数据。但是尺有所短、寸有所长，并不是所有场景都可以使用其解决问题。

2.1 核心优势

• 分布式架构：原生支持PB级数据水平扩展
• 分词能力：内置ICU、IK等专业分词器，支持同义词、拼音等高级功能
• 数据持久化：基于Lucene的段存储机制保障数据可靠性
• 生态体系：完善的ELK技术栈（Kibana/Logstash/Beats）
• 大数据之神：PB级数据分布式处理无压力

2.2 局限性

• 资源消耗：内存需求高（建议配置堆内存30GB+）
• 运维复杂度：需要专业集群管理（分片分配、版本升级等）
• 实时性：默认近实时（1秒延迟）
• 学习成本：DSL查询语法较复杂

Redis Search VS ElasticSearch

对比维度	Redis Search	ElasticSearch
实时性	⚡ 微秒级延迟：数据写入即可查询，无需刷新间隔	⏳ 近实时（约1秒延迟）：依赖索引刷新机制
内存性能	🚀 全内存存储：读写速度极快，适合高频实时场景	📁 磁盘+内存缓存：依赖文件系统缓存，速度较慢
资源消耗	💡 轻量级：1亿数据仅需数GB内存，单节点可运行	💸 高资源需求：需要大内存+SSD，集群运维成本高
架构复杂度	🛠️ 零依赖：无需额外组件，与Redis生态无缝集成	🔗 依赖集群：需部署多个节点+分片管理，复杂度高
混合查询能力	🔍 原生支持：文本+数值+地理空间查询一站式解决	🧩 需组合方案：复杂查询需结合其他工具（如Kibana）

评估建议

评估维度	Redis Search	ElasticSearch
延迟要求	<1ms	10-100ms
数据规模	<1TB	>1TB
查询复杂度	中等（支持聚合但不支持嵌套查询）	高（支持管道聚合、脚本查询等）
运维成本	低（单节点）	高（需集群管理）
实时性要求	极高（金融交易、游戏场景）	高（日志分析、监控系统）

参考：

https://juejin.cn/post/7480539052426870811