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redis - 如何在redis中优化存储字节矩阵以便快速实时访问？

转载作者：可可西里更新时间：2023-11-01 11:13:01

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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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