获取某一用户排行情况(mysql)

SELECT
	rank
FROM
	(
		SELECT
			(@ranknum :=@ranknum + 1) AS RANK,
			fk_login_id
		FROM
			(
				SELECT
					FK_LOGIN_ID
				FROM
					ddb_learn_log_day_trace
				WHERE
					study_date = '2019-06-11' order by count_time desc,fk_login_id desc ) c, (select(@ranknum := 0)) b ) e where e.fk_login_id='11'
### 如何结合 Redis 和 MySQL 实现混合或多模式的数据存储架构 #### 架构概述 Redis 是种高性能的内存级键值存储系统,适用于快速读写的场景,而 MySQL 则是种支持 ACID 特性的关系型数据库,适合用于持久化存储和复杂的事务处理。两者可以结合起来形成个多模式数据存储架构,利用各自的优势来满足不同的业务需求。 这种架构的核心在于将 Redis 作为缓存层,用来加速频繁访问的数据请求,同时将 MySQL 作为后台的持久化存储,确保数据的安全性和可靠性[^1]。 --- #### 技术实现细节 ##### 数据分层设计 - **热数据存储于 Redis** 将高频访问的小量数据(如用户会话、计数器、排行榜等)存储到 Redis 中,这些数据通常具有较高的时间敏感度和较低的持久化要求[^3]。 - **冷数据存储于 MySQL** 对于需要长期保存或者涉及复杂查询的关系型数据,则将其存储在 MySQL 中。这类数据可能包括订单记录、交易历史或其他结构化的业务信息。 ##### 同步机制 为了保持 Redis 和 MySQL 的数据致性,可以通过以下方式实现: - **异步复制** 使用 Gearman 或其他消息队列工具完成从 MySQL 到 Redis 的增量同步过程。当 MySQL 中的数据发生变化时,触发相应的事件通知 Redis 更新其对应的缓存条目。 - **定期刷新策略** 配置定时任务周期性地扫描 MySQL 表中的最新改动,并据此调整 Redis 缓存的内容。这种方法虽然简单易行,但在高并发环境下可能会引入额外开销[^4]。 - **双写控制逻辑** 应用程序层面负责协调两次写入操作——即先修改 MySQL 主库后再更新关联的 Redis 键值对。尽管如此,仍需注意可能出现的时间窗口竞争条件以及网络分区带来的潜在风险。 --- #### 故障恢复与高可用保障措施 考虑到分布式系统的固有特性及其运行过程中不可避免的各种异常状况,必须提前规划好应对策略以降低服务中断概率并缩短修复时间窗期长度: - **主备切换方案** 基于 Keepalived 工具配合 VRRP 协议构建虚拟 IP 地址漂移功能, 当检测到当前活动节点失效后能够迅速迁移至备用实例继续提供正常的服务响应[^2]. - **冗余副本维护** 不仅限于单组件内部实施主从复制拓扑结构(比如 Redis Sentinel / Cluster 模式), 还应该跨不同类型的数据库间建立多层次保护屏障, 确保即使某部分发生不可逆损坏也能依靠剩余部分重建完整的业务视图. --- ```python import redis from mysql.connector import connect def fetch_data_from_cache(key): r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True) value = r.get(key) if not value: conn = connect(user='root', password='', host='127.0.0.1', database='test') cursor = conn.cursor() query = f"SELECT * FROM users WHERE id={key}" cursor.execute(query) result = cursor.fetchone() if result: r.set(str(result[0]), str(result)) return str(result) return value or 'Not Found' ``` 上述代码片段展示了如何优先尝试从 Redis 获取指定用户的详细资料; 如果未命中则回退至 MySQL 查询原始记录并将结果重新加载进缓存以便下次更快返回相同请求的结果集. --- #### 性能优化建议 最后值得提的是,在实际部署之前还应充分考虑以下几个方面的因素来进行必要的参数微调工作: - 调整最大连接数限制(`max_connections`)以适应预期负载水平. - 开启管道传输(pipelining)减少往返延迟影响效率表现. - 设置合理的过期策略(TTL),防止无意义占用宝贵资源空间浪费现象的发生. ---
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