Redis 分片性能和获取密钥的 o(1) 时间复杂度
Redis Sharding performance and o(1) time complexity for get key
关于这个，我需要一个简单的解释。
Redis声称获取key的时间复杂度为o(1)
因此，无论我的键值对是 1,000,000 还是 1,000,000,000,000,000，获取密钥的时间都是相同的。
我现在的问题是
我需要保存大约 10 亿个键值对，如果内存不是问题（意思是假设我有一个服务器有足够的内存来保存那么多数据），分片有什么优势吗？也就是说，将这 10 亿个键值对分离到 10 个 redis 实例中，每个实例保存 1 亿条记录，与仅保存整个记录的单个 redis 实例相比，会有任何性能优势吗？
非常感谢您期待的回复
分片在性能方面有明显的优势，因为它可以使用多个 CPU 核心（理想情况下，每个分片一个）。由于（大部分）是单线程的，单个 Redis 实例只能使用一个核心（甚至更多）。分片有效地增加了部署的并行性，从而对性能做出了积极贡献（但增加了管理开销）。
关于这个，我需要一个简单的解释。
Redis声称获取key的时间复杂度为o(1)
因此，无论我的键值对是 1,000,000 还是 1,000,000,000,000,000，获取密钥的时间都是相同的。
我现在的问题是
我需要保存大约 10 亿个键值对，如果内存不是问题（意思是假设我有一个服务器有足够的内存来保存那么多数据），分片有什么优势吗？也就是说，将这 10 亿个键值对分离到 10 个 redis 实例中，每个实例保存 1 亿条记录，与仅保存整个记录的单个 redis 实例相比，会有任何性能优势吗？
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分片在性能方面有明显的优势，因为它可以使用多个 CPU 核心（理想情况下，每个分片一个）。由于（大部分）是单线程的，单个 Redis 实例只能使用一个核心（甚至更多）。分片有效地增加了部署的并行性，从而对性能做出了积极贡献（但增加了管理开销）。