对于某些数据结构已经从Redis发展而来，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Aerospike似乎在SSD环境中表现出色。
最需要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。每个字符串介于10到30个字符之间。
这些集主要用于存在/唯一性检查。
对这些进行建模的最佳方法是什么？我一般看到2个选项： *将redis设置为Aerospike lset *分别对一组中的每个值进行建模。
除了这个选择，100.000 Redis集用作键上的分区。出于本地化的原因，在Aerospike中进行类似的分区/命名空间可能是有意义的。但是，我非常确定＆＃39;命名空间＆＃39;在Aerospike中并没有用于这种密钥分区。在Aerospike中执行此操作的正确方法（如果有的话）是什么，或者是不需要的？
答案 0 :(得分：6)
Aerospike为负载平衡和高可用性需求进行自己的分区。命名空间与传统意义上的数据库同义， NOT 与数据分区同义。命名空间中的数据被分区并存储在群集中。您作为用户无需担心数据的放置。
我会将Redis设置为Aerospike“lset”（一对一）。 Aerospike应该处理给定“lset”中数据的数据位置。
答案 1 :(得分：5)
是的，你不应该担心Aerospike进行自动分片时数据的位置。这确保了在群集的所有节点之间平衡数据分布和读/写负载。
放入lset有其优点。它提供类似于redis的功能，您无需编写自己的功能。但与此同时它也有它的不满。因此，您应该根据您的要求进行选择。单个集合上的所有操作都将被序列化。因此，如果您希望将set的读取/ wirte并行化，则lset可能不适合您。此外，lset中的存在检查实际上将读取完整记录并返回true false。 Aerospike对于普通键有一个exists api，它会根据内存索引返回true / false，这样会更快。
对于此用例，您可能无法将它们分隔为＆＃39;设置＆＃39;空中飞人。你需要100,000套。但截至目前，Aerospike仅支持1024套。
让我在你的清单中添加第三个选项。您可以为密钥本身建模，为您创建虚拟集，如下所示：
如果您使用此模型，您将利用Aerospike的数据分发，并将负载平衡发挥到极致。存在检查将是最快的，因为没有I / O.