数以千计的 REDIS 有序集与数百万个简单集
Thousands of REDIS Sorted Sets VS millions of Simple Sets
关于如何解决我遇到的问题，我有 2 个选项 (AWS ElastiCache (REDIS))。
我能够找到这两种方法在时间复杂度 (Big O) 和其他方面的所有差异。
然而，有一个问题仍然困扰着我：
REDIS 集群（内存消耗，CPU 或任何其他资源）处理是否有任何差异：
- 500K 大 排序集 (https://redis.io/commands#sorted_set) 每个包含约 100K 个元素
- 48MLN 更小简单集 (https://redis.io/commands#set) 每个包含约 500 个元素
?
在此先感谢您的帮助:)
您正在比较两种不同的数据类型，最好通过基准测试来决定哪种内存消耗更好 info memory。但我假设两者都以相同的长度用于内部条目。
如果你使用配置 set-max-intset-entries 并在添加到这个集合时保持在它的限制内（比如 512），那么你的内存消耗将低于你的第一个选项（相同的值长度和相等性）的总条目）。但它不是免费的。
This is completely transparent from the point of view of the user and API. Since this is a CPU / memory trade off it is possible to tune the maximum number of elements and maximum element size for special encoded types using the following redis.conf directives.
关于如何解决我遇到的问题，我有 2 个选项 (AWS ElastiCache (REDIS))。
我能够找到这两种方法在时间复杂度 (Big O) 和其他方面的所有差异。 然而，有一个问题仍然困扰着我：
REDIS 集群（内存消耗，CPU 或任何其他资源）处理是否有任何差异：
- 500K 大 排序集 (https://redis.io/commands#sorted_set) 每个包含约 100K 个元素
- 48MLN 更小简单集 (https://redis.io/commands#set) 每个包含约 500 个元素
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在此先感谢您的帮助:)
您正在比较两种不同的数据类型，最好通过基准测试来决定哪种内存消耗更好 info memory。但我假设两者都以相同的长度用于内部条目。
如果你使用配置 set-max-intset-entries 并在添加到这个集合时保持在它的限制内（比如 512），那么你的内存消耗将低于你的第一个选项（相同的值长度和相等性）的总条目）。但它不是免费的。
This is completely transparent from the point of view of the user and API. Since this is a CPU / memory trade off it is possible to tune the maximum number of elements and maximum element size for special encoded types using the following redis.conf directives.