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
焗猪扒饭6 小时前
redis stream用作消息队列极速入门树獭非懒6 小时前
AI大模型小白手册|Embedding 与向量数据库IT_陈寒9 小时前
SpringBoot实战:5个让你的API性能翻倍的隐藏技巧梦想很大很大9 小时前
拒绝“盲猜式”调优:在 Go Gin 项目中落地 OpenTelemetry 链路追踪唐叔在学习10 小时前
就算没有服务器,我照样能够同步数据用户685453759776910 小时前
同步成本换并行度:多线程、协程、分片、MapReduce 怎么选才不踩坑javaTodo11 小时前
Claude Code 记忆机制详解:从 CLAUDE.md 到 Auto Memory,六层体系全拆解LSTM9711 小时前
使用 C# 和 Spire.PDF 从 HTML 模板生成 PDF 的实用指南JaguarJack11 小时前
为什么 PHP 闭包要加 static?