data-structures - 具有一个ZSET的Redis GEORADIUS与大量特定大小的ZSET

什么会工作更快，一个带有地理数据的大型ZSET，我将使用GEORADIUS查询半径100m

要么

很多ZSET，每个ZSET负责覆盖整个世界的100m X 100m正方形？并以此100m正方形命名，例如:

left_corner1_49_2440000_28_5010000

left_corner2_49_2450000_28_5010000

.......

并将所有100米都放在布景的右侧和底部。
因此，当搜索最近的点时，我将忽略gps中的多余数字，例如:49.2440408，28.5011694将变为
49.2440000、28.5010000，因此我将知道ZSETS的名称，以便在100米的精度下获取所有精确值。

或者以一般形式质疑它:如何在Redis中存储和访问ZSET的名称？如果我的ZSETS过多，访问它们时会影响性能吗？

最佳答案

只能通过基准测试来对这种方法进行精确比较，并且特定于您的数据集和配置。但是从结构上来讲，您的优缺点是:

BIG ZSET :执行更少的带宽和更少的操作(CPU周期)，边界没有问题(可能有很多ZSET重复)，可以通过分片获得吞吐量；

很多ZSETS :其他操作的等待时间更少(当ZSET大时，其他命令正在等待)，可以通过分片获得吞吐量，而通过集群可以得到等待时间。

至于底线问题，我没有看到实现代码，但是集合名称应该与您使用的任何其他键相同。这是Redis FAQ关于密钥数量的说明:



更新:

查看Redis文档对GEORADIUS的评价:



这意味着查询之外的项目会对查询产生O(log(M))影响。因此，1000万个项目的17个跃点或1b项目的21个跃点是相当实惠的。剩下的问题是您将在节点之间进行分区吗？

关于data-structures - 具有一个ZSET的Redis GEORADIUS与大量特定大小的ZSET，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/50374815/