数据预处理和分区存储

• 在将数据插入 Redis 之前，可以对数据进行预处理，例如进行数据压缩、筛选或者聚合等操作，减少数据量。同时，可以根据数据的类型、用途等因素对数据进行分区存储，优化 Redis 的存储和访问效率。
• 工作流程：接口获取数据后，先经过一个预处理模块，对数据进行压缩（如采用 Snappy、LZ4 等高效的压缩算法）或筛选出当前最需要的数据部分进行插入。在 Redis 内部，可以根据数据的类别（如用户数据、订单数据等）划分不同的存储区域（分区），并采用合适的 Redis 数据结构（如哈希表、列表等）进行存储，方便后续的快速访问和使用。
• 优点：通过预处理减少了需要存储和处理的数据量，提高了数据的插入和访问效率。分区存储可以使 Redis 的存储和访问更加有针对性，避免数据混乱和性能下降。