Redis GEORADIUS与一个ZSET相比，具有特定尺寸的许多ZSET

Question

什么会更快，一个带有地理数据的大型ZSET，我将用GEORADIUS查询100米半径

OR

很多ZSET，其中每个ZSET负责覆盖全世界的100米X 100平方米？并以这个100米的方块命名，如：

left_corner1_49_2440000_28_5010000

left_corner2_49_2450000_28_5010000

.......

并且在集合中的右侧和底部都有100米。 因此，当搜索最近的点时，我只会省略gps中的冗余数字，如：49.2440408，28.5011694将成为 49.2440000,28.5010000所以这样我就会知道ZSETS的名字，只需要100米精度即可获得所有精确值。

或以一般形式对其进行质疑：如何在redis中存储和访问ZSET的名称？如果我有太多的ZSETS会影响访问它们的性能吗？

Answer 1

这种方法的精确比较只能通过基准测试来完成，它将特定于您的数据集和配置。但从架构上讲，你的利弊是：

• BIG ZSET ：执行时带宽更少，操作更少（CPU周期），边界上没有问题（可能与许多ZSETS重复），可以通过分片获得吞吐量;
• 许多ZSETS ：其他操作的延迟更少（大型ZSET正在进行，其他命令正在等待），可以通过群集获得具有分片和延迟的吞吐量。

至于底线问题，我没有看到实现代码，但是设置名称应该与您使用的任何其他密钥相同。这是Redis FAQ关于密钥数量的说法：

  

单个Redis实例可容纳的最大密钥数是多少？ ＆LT; ...＆GT;

     

Redis最多可以处理2 ^ 32个密钥，并且在实践中经过测试可以处理   每个实例至少有2.5亿个密钥。

<强>更新

看看Redis博士对GEORADIUS的评价：

  

时间复杂度：O（N + log（M））其中N是内部元素的数量   圆形区域的边界框由中心和半径分隔   M是索引中的项目数。

这意味着查询之外的项目会对查询产生O（log（M））影响。因此，对于10米物品来说是17跳，对于1b物品是21跳，这是相当实惠的。剩下的问题是你会在节点之间进行分区吗？