在项目初期,数据表的职能设计往往都会比较简单,但随着时间的推移和业务的发展变化,表经过多次修改后,其使用方向和职能都会发生较大的变化,导致我们的系统越来越复杂。 所以,当流量超过数据库的承受能力需要做缓存改造时,我们建议先根据当前的业务逻辑对数据表进行职能归类,它能够帮你快速识别出,表中哪些字段和功能不适合在特定类型的表内使用,这会让数据在缓存中有更好的性价比。 一般来说,数据可分为四类:实体表、实体辅助表、关系表和历史表,而判断是否适合缓存的核心思路主要是以下几点: 能够通过 ID 快速匹配的实体,以及通过关系快速查询的数据,适合放在长期缓存当中; 通过组合条件筛选统计的数据,也可以放到临时缓存,但是更新有延迟; 数据增长量大或者跟设计初衷不一样的表数据,这种不适合、也不建议去做做缓存。
相关推荐
葫芦和十三8 小时前
图解 MongoDB 19|Oplog:复制的真正载体,不是文档是操作葫芦和十三8 小时前
图解 MongoDB 20|复制延迟与 catch up:Secondary 为什么跟不上IT_陈寒13 小时前
SpringBoot自动配置的坑,我的API突然就404了ServBay14 小时前
为什么说 MCP 是 2026 年开发者必须掌握的黄金协议?程序员夏洛14 小时前
Spring Boot 多模块项目中 IDEA 提示 Cannot resolve symbol 的一次排查记录子兮曰14 小时前
OpenMontage 深度解剖:你的 AI 编程助手,其实是个视频工作室子兮曰14 小时前
前端工具链的「Rust 化」:一场没有赢家的军备竞赛?爱勇宝15 小时前
从 Ctrl+CV 到 Enter:程序员正在失去什么码事漫谈16 小时前
EdgeOne Makers + WorkBuddy:零基础也能快速搭建可上线的 AI 智能体(附图文教程)