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redis - 在 Aerospike 中模拟数百万个存在检查的最佳方法？

coder 2023-07-17 原文

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 Aerospike lset * 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 Aerospike 中的“命名空间”概念并未用于此类 key 分区。在 Aerospike 中执行此操作的正确方法(如果有)是什么，或者是否不需要？

最佳答案

Aerospike 会根据负载平衡和高可用性需求进行自己的分区。命名空间在传统意义上是数据库的同义词，不是数据分区。命名空间中的数据被分区并存储在集群中。作为用户，您不必担心数据的放置。

我会将 Redis 集映射到 Aerospike“lset”(一对一)。 Aerospike 应该负责给定“lset”中数据的数据局部性。

关于redis - 在 Aerospike 中模拟数百万个存在检查的最佳方法？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26604489/

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