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我有一个 128 x 1048576 的字节矩阵,多个客户端可以快速读取和写入字节。这个矩阵可以被认为代表图像的像素。
此外,客户端在扫描整个数据集的部分内容时需要能够读取此矩阵的整个 128 x 128 扇区。
我有一些使用 Redis 的潜在解决方案:
为图像的每个像素提供自己的 key ,并要求客户端进行 128 x 128 次读取以获取每个扇区。
创建 8192 个哈希来表示图像的每个扇区。每个扇区中的像素将表示为这些散列中的字段。这意味着每个哈希将有 128 x 128 个字段。
在这 2 个解决方案中,哪个更符合我的要求?
此外,在每个键/字段中存储超过 1 个像素会有什么好处吗?如果是这样,我如何确定在每个数据点存储的最佳字节数? (这会降低我的读/写精度,但也会减小我的键空间的大小)
如果你想到更好的解决方案,使用redis集群,或者根本不使用redis,请不要犹豫,提出来。
提前致谢,主场
最佳答案
听起来像是 Redis 的位域数据结构的完美用例 - Redis 网站上有完整的文档:https://redis.io/commands/bitfield .
事实上,Reddit 最近(4 月 1 日)做了一个名为/r/Place with the Bitfield 的惊人项目,这听起来非常像你正在尝试做的 - 这里是详细信息:https://redditblog.com/2017/04/13/how-we-built-rplace
关于redis - 如何在redis中优化存储字节矩阵以便快速实时访问?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44491737/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!