有些时候我们希望减少对数据库的查询来提高程序的性能，因为这些数据不是经常变更的，而是会在很长一段时间内都不会变化，因此，我们每连接一次数据库，都会把相应的结果用文件的形式保存起来。比如对于一个商城来说，我们的商品的数量可能会经常变，但是我们的商品类型以及商品的价格这些东西都会在很长的一段时间内不会变更，如果我们需要频繁的查询它们的时候，就可以使用数据库缓存技术。缓存的原因
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2024-01-08 15:16:15
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问题：现在有二个系统A，B二个系统，A系统是C端的一个系统，B系统是B端的一个系统，B系统DB有一套数据模型，A系统访问B系统获取这份配置数据，如何保证性能以及热点key问题？方案（1）使用redis缓存，在B系统可以将配置数据放到redis缓存中，同时B系统给A系统提供一个近端包支持 优先从缓存获取，缓存没有命中读取远端的数据方案（1）面临的问题： 1、如果缓存数据量过大，一般red
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2024-04-07 17:38:45
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1.Redis常见使用场景数据高并发的读写，海量数据的读写，对扩展性要求高的数据2.Redis为什么是单线程，速度为什么快因为cpu不是redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者是网络带宽。既然单线程容易实现，而且cpu也不会成为瓶颈，就采用单线程。速度原因：纯内存操作；单线程操作，避免了频繁的上下文切换；采用了非阻塞I/O多路复用机制。3.缓存击穿、缓存雪崩、缓存预热、缓存更新、缓
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2023-08-11 10:06:49
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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redis 查询优化原理spring 封装了redis的接口，使得我们在项目中操作redis 异常的简单方便，甚至不用考虑何时释放redis连接。通常只需要两个步骤，注入 redisTemplate选择操作的数据类型 增、删、改、查，等等应有尽有如此简单方便，redis 在项目开发中已经是不可或缺的存在。要知道redis是单线程的，每个命令都是原子性的，单个命令读写起来速度很快，但是多个redis
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2023-09-18 22:49:29
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目录1 缓存基本思想2 Redis基础2.1 Redis介绍2.1 Redis单机版安装和使用2.3 Redis数据类型和应用场景3 Redis持久化3.1 为什么要持久化3.2 应用场景4 Redis高级4.1 发布与订阅4.2 事务4.3 Lua脚本5 高可用方案5.1 哨兵模式5.2 集群与分区5.3 官方cluster分区5.4 容灾（failover） 1 缓存基本思想什么是缓存？ 缓
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2023-11-22 20:57:41
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redis 5大数据类型第一部分之基础redis介绍Redis是一个开源的key-value存储系统。 支持的value类型包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 在此基础上，Redis支持
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2023-08-18 22:47:41
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# Redis大数据量查询优化
## 简介
在处理大数据量的情况下，Redis是一个高性能的存储和查询工具。然而，当数据量超过Redis的内存容量时，查询性能可能会下降。本文将介绍如何通过优化查询过程来提高Redis在处理大数据量时的性能。
## 整体流程
下面是优化Redis大数据量查询的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤一 | 将数据分页存储到多
原创
2024-01-28 05:59:05
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# 如何实现大数据量缓存架构
在当今的技术环境中，数据量的迅速增长使得构建高效的缓存架构变得尤为重要。缓存不仅可以提高数据的访问速度，还可以减轻数据库的压力。本文将详细介绍如何实现一个大数据量的缓存架构，主要步骤和必要的代码示例将会一一列出。
## 流程概述
下面是构建大数据量缓存架构的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤1 | 选择缓存技术（如Redi
一、查询语句书写要点：1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where
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2023-09-29 10:40:44
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每个程序员都应该了解的 CPU 高速缓存[编者按：这是Ulrich Drepper写“程序员都该知道存储器”的第二部。那些没有读过第一部 的读者可能希望从这一部开始。这本书写的非常好，并且感谢Ulrich授权我们出版。一点说明：书籍出版时可能会有一些印刷错误，如果你发现，并且想让它在后续的出版中更正，请将意见发邮件到lwn@lwn.net ，我们一定会更正，并反馈给Ulrich的文档副本
.一 .前言二 .代码分析2.1. 入口2.2. SocketTextStreamFunction2.2.1. SourceFunction接口2.2.2. SourceContext2.2.3. 属性2.2.4. 构造方法2.2.5. run(SourceContext ctx)2.2.6. cancle ()2.2.7. 官方提供的SourceFunction示例2.3. addSource
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2024-10-31 10:09:02
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# MySQL 使用 Redis 进行大数据量查询
随着大数据的快速发展，许多应用程序需要处理海量数据并提供实时查询响应。这就引出了 MySQL 和 Redis 的结合使用。MySQL 是一个强大的关系型数据库，而 Redis 则是一个高性能的键值存储系统。互联网行业中，结合两者的优势，可以显著提升数据查询的性能。
## MySQL 与 Redis 的结合
在很多应用场景下，MySQL 可以
原创
2024-08-20 11:08:43
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实现Java大数据量入MongoDB的流程如下：
|步骤|操作|代码|
|---|---|---|
|1|导入MongoDB的Java驱动|```import com.mongodb.*;```|
|2|创建MongoClient对象并连接到MongoDB数据库|```MongoClient mongoClient = new MongoClient("localhost", 27017);``
原创
2023-12-22 04:32:53
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# 实现“java redis 大数据量like查询”教程
## 整体流程
在实现"java redis 大数据量like查询"这一功能时，我们可以分为以下几个步骤：
```mermaid
pie
title 步骤分布
"准备工作" : 10
"数据预处理" : 20
"通过Redis进行模糊查询" : 30
"结果展示" : 20
"总结"
原创
2024-03-18 06:16:17
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前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from xuehi.com where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
sele
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2023-12-28 03:34:02
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准备工作一般分页查询使用子查询优化使用 id 限定优化使用临时表优化关于数据表的 id 说明当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。准备工作为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一张表进行说明。表名：order_history
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2023-08-20 14:48:49
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1 什么是大 key Redis 中有常见的几种数据结构，每种结构对大 key 的定义不同，比如： value 是 String 类型时，size 超过 10KB 为大 key； value 是 ZSET、Hash、List、Set等集合类型时，它的成员数量超过 1 万个为大 key。 2大 key 有什么影响 我们都知道，Redis 的一个典型特征就是：核心工作线程是单线程。 单线程中请求任务的
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2023-05-26 17:41:41
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前一节使用 AND 和 OR 等连接符来对数据的搜索进行筛选，那些是在条件明确的情况下，比如 id 值的范围，大小等等。 那么在我们知道的条件有限，只包含一部分，比如说 我要搜索 某个字段中包含 ‘Python’ 字符串的数据，但是我忘了 这个单词怎么拼写，或者忘了数据库中存储的 ‘P’ 是大写还是小写，只记得有 ‘ython’，怎么办呢？那么这就可以用到我们这一节要介绍的 使用 LIKE 进行模
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2023-09-29 07:00:03
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