我们有一个很大的redis数据库。最近key数量激增，因为我们有大约160M个key，占用50GB以上的RAM。将所有这些数据从Redis迁移到Aerospike的最佳迁移策略是什么？我们计划稍后使用Jedis，因此希望在迁移之后它会像将我们的服务指向新端口一样简单。理想情况下，我们可以通过某种方式将dump.rdb文件导入Aerospike。 最佳答案 您需要做一些额外的工作。Aerospike现在支持Redis，例如列表和mapAPI。因此，迁移不会很痛苦。但是，您需要迁移数据和应用程序。要迁移数据，您可以使用redis-cli
我们有一个很大的redis数据库。最近key数量激增，因为我们有大约160M个key，占用50GB以上的RAM。将所有这些数据从Redis迁移到Aerospike的最佳迁移策略是什么？我们计划稍后使用Jedis，因此希望在迁移之后它会像将我们的服务指向新端口一样简单。理想情况下，我们可以通过某种方式将dump.rdb文件导入Aerospike。 最佳答案 您需要做一些额外的工作。Aerospike现在支持Redis，例如列表和mapAPI。因此，迁移不会很痛苦。但是，您需要迁移数据和应用程序。要迁移数据，您可以使用redis-cli
我正在尝试为不同的客户计算每个页面或其他事件(如点击等)等的唯一身份访问者。我打算做的是分配一个基于cookie的唯一GUID，然后为每个事件调用GUID的SADD。rediskey将是SET_[EVENTID]如果我只想统计用户数量，我可能会使用PFADD，但我的应用还需要知道谁是唯一用户但问题是如果有太多的事件或太多的用户那么SADD最终会在内存中有很多用户ID我们预计每小时有1000k+用户事件，涉及所有客户端，事件数量也将达到100+我想要一个意见是redis是正确的存储选择。由于请求数量过多，任何传统的RDBMS方法都行不通我不确定是否有任何其他存储可以像Aerospike一
我正在尝试为不同的客户计算每个页面或其他事件(如点击等)等的唯一身份访问者。我打算做的是分配一个基于cookie的唯一GUID，然后为每个事件调用GUID的SADD。rediskey将是SET_[EVENTID]如果我只想统计用户数量，我可能会使用PFADD，但我的应用还需要知道谁是唯一用户但问题是如果有太多的事件或太多的用户那么SADD最终会在内存中有很多用户ID我们预计每小时有1000k+用户事件，涉及所有客户端，事件数量也将达到100+我想要一个意见是redis是正确的存储选择。由于请求数量过多，任何传统的RDBMS方法都行不通我不确定是否有任何其他存储可以像Aerospike一
我们目前正在使用Redis，它是一个很棒的内存数据存储。我们开始研究一些新问题，其中内存限制是一个因素，并寻找其他选择。我们遇到的一个是Aerospike——它看起来非常快，在内存单分片操作上甚至比redis还要快。现在我们将它添加到我们的堆栈中，我正在尝试了解Aerospike无法替代Redis的用例？ 最佳答案 Aerospike支持的数据类型比Redis少，例如，Aerospike不提供pub/sub。然而，Aerospike是一种分布式键值存储，具有卓越的集群特性。两者都是很棒的数据库。这实际上取决于您处理的数据集有多大，以
我们目前正在使用Redis，它是一个很棒的内存数据存储。我们开始研究一些新问题，其中内存限制是一个因素，并寻找其他选择。我们遇到的一个是Aerospike——它看起来非常快，在内存单分片操作上甚至比redis还要快。现在我们将它添加到我们的堆栈中，我正在尝试了解Aerospike无法替代Redis的用例？ 最佳答案 Aerospike支持的数据类型比Redis少，例如，Aerospike不提供pub/sub。然而，Aerospike是一种分布式键值存储，具有卓越的集群特性。两者都是很棒的数据库。这实际上取决于您处理的数据集有多大，以
已从Redis中成长出来对于某些数据结构，我正在寻找具有良好磁盘/SSD性能的其他解决方案。我最近发现了Aerospike这似乎在SSD环境中表现出色。最耗内存的结构之一是大约100,000个Redis集，每个集最多可包含10,000个字符串。每个字符串的长度在10到30个字符之间。这些集合主要用于存在/唯一性检查。对这些进行建模的最佳方法是什么？我通常看到2个选项:*将redis集建模为Aerospikelset*分别为一组中的每个值建模。除此选择外，100.000个Redis集用作键的分区。出于局部原因，在Aerospike中使用类似的分区/命名空间可能是有意义的。但是，我很确定A
已从Redis中成长出来对于某些数据结构，我正在寻找具有良好磁盘/SSD性能的其他解决方案。我最近发现了Aerospike这似乎在SSD环境中表现出色。最耗内存的结构之一是大约100,000个Redis集，每个集最多可包含10,000个字符串。每个字符串的长度在10到30个字符之间。这些集合主要用于存在/唯一性检查。对这些进行建模的最佳方法是什么？我通常看到2个选项:*将redis集建模为Aerospikelset*分别为一组中的每个值建模。除此选择外，100.000个Redis集用作键的分区。出于局部原因，在Aerospike中使用类似的分区/命名空间可能是有意义的。但是，我很确定A
我正在考虑用Aerospike替换Redis，我想知道aerospike是否能够提供与Redis排序集相同的功能和性能，用于应用程序中的排行榜。我需要能够快速插入、读取和更新集合中的项目。我还需要能够对它们进行范围查询并快速检索集合中任意项的排名。 最佳答案 Aerospike目前没有内置的排行榜功能。但是，这是任何人都可以使用用户定义函数(UDF)和大型数据类型(LDT)构建的众多函数之一。这种方法的工作方式是您将拥有一组使用两个大型有序列表LDT的UDF。一个LLIST将管理主要集合，另一个LLIST将提供排行榜/记分牌排序(基
我正在考虑用Aerospike替换Redis，我想知道aerospike是否能够提供与Redis排序集相同的功能和性能，用于应用程序中的排行榜。我需要能够快速插入、读取和更新集合中的项目。我还需要能够对它们进行范围查询并快速检索集合中任意项的排名。 最佳答案 Aerospike目前没有内置的排行榜功能。但是，这是任何人都可以使用用户定义函数(UDF)和大型数据类型(LDT)构建的众多函数之一。这种方法的工作方式是您将拥有一组使用两个大型有序列表LDT的UDF。一个LLIST将管理主要集合，另一个LLIST将提供排行榜/记分牌排序(基
