我正在尝试找出一种方法，可以随着时间的推移在Redis中按类别有效地存储和检索文章的受欢迎程度。现在，我正在考虑这样的解决方案。

创建一堆散列来跟踪文章在所有类别中的受欢迎程度，其中关键是“全部”，年，月或一周的开始，字段是文章ID，其值为计数器。为了更新文章的受欢迎程度，我将使用HINCRBY来增加该文章的计数器

散列为整体流行度：

all: article_id <counter>  // all time popular
2012: article_id <counter> // popular by year
2012-01: article_id <counter>  // popular by month
2012-01-04: article_id <counter>    // popular by week, where the date is the beginning of the week

并为每个类别创建一组哈希，例如以下是“ category_1”的哈希

<category_1>:all: article_id <counter>  // all time popular
<category_1>:2012: article_id <counter> // popular by year
<category_1>:2012-01: article_id <counter>  // popular by month
<category_1>:2012-01-04: article_id <counter>   // popular by week, where the date is the beginning of the week

另一组“ category_2”

<category_2>:all: article_id <counter>  // all time popular
<category_2>:2012: article_id <counter> // popular by year
<category_2>:2012-01: article_id <counter>  // popular by month
<category_2>:2012-01-04: article_id <counter>   // popular by week, where the date is the beginning of the week

因此，每当文章的知名度上升时，我都会增加两组哈希，一组用于总体，另一组用于该文章所属的类别。我还没有弄清楚如何检索最受欢迎的文章（始终，每年等），甚至不确定是否可以使用“哈希”数据类型。

哈希是正确的数据结构吗？关于如何为此解决方案建模的任何想法都将有所帮助。