数据库缓存、索引、缓存命中率的理解

数据库：存储所有数据，一个系统的数据库分为多张表；
数据库表：数据库中的一张表，如果其中的表特别复杂，假设淘宝商品表特别复杂，如商品id、商品名称、价格（原价、折扣价、零售价、出厂价等）、描述、图片、视频、特点、时间（修改时间、创建时间等、优惠时间等）等等众多字段；
数据库索引：商品表查询起来特别复杂，那么可以将全量商品做个索引表，只抽取关键字段，这样即方便客户快速查询，又能减少磁盘IO；
数据库缓存：将一些常用的商品使用key-value值（如商品ID->商品JSON）存在redis中，这样客户拿到Key（如product_123），直接就把整个页面数据取出来了，连SQL解析和对象映射（ORM）的步骤都省了，但是由于缓存昂贵只能存使用量高的数据。有点类似索引（全量数据）；
缓存命中率：缓存只存热点数据（热门商品），冷门数据直接查库但不进缓存，命中率是设计出来的（靠内存大小、淘汰策略、预热机制），不是配置出来的，靠的是策略和方法。
- 扩大缓存内存：给Redis分配更大的内存，能存下更多不重复的商品数据，命中率自然上升；
- 缓存预热（提前灌数据）：比如双11前，运营把预计会卖爆的100万个商品提前塞进缓存，让系统一启动就有极高的命中率；
- 缓存过期时间（TTL）：如果设置永不过期，内存会炸；设置太短（如1秒），命中率极低；设置合理（如5-10分钟），既能抗住高并发，又能保证数据更新（如价格变动）；
缓存和索引的区别：
- 是否全量数据：索引是全量数据、缓存是热门数据（使用少的还会被淘汰），如果多次测试商品查询（查询1000个商品）是会影响缓存，根据机制是会把他放到缓存中的；
- 与数据库数据是否一致：索引和数据库表一致，缓存是从数据库"复制"，数据库更改后，缓存可能还没有更新，所以测试查询商品信息的响应时间，需要注意如果是热门ID的话可能是从缓存中获取而不是从数据库查询出来的，那么测试的是redis的性能；
- 策略方面：索引村的就是全量数据，任何时候都是，缓存是会根据策略实时更新的，如淘汰机制；
索引更像图书馆的图书分类目录柜，而缓存更像前台借阅处的"热门书架"，缓存命中率更像更新缓存的机制决定缓存中的热门书架；
-----自己理解以及查询deepseek所得