Memcache 在PHP中的使用技巧

本文介绍了Memcache的基本操作方法,包括数据的添加、获取、替换及删除,并提供了一个使用Memcache缓存数据库查询结果的具体示例。

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add($key, $value, $expiry);
$key: 唯一标识, 用于区分写入的数据
$value: 要写入的数据
$expiry: 过期时间, 默认为永远有效
用途: 将数据写入到memcache中

get($key)
$key: 通过写入时的$key获取对应的数据
用途: 获取memcache中的数据

replace($key, $value, $expiry)
该方法参数与add方法的参数相同
用途也很明显就是替换数据

delete($key, $time = 0)
$key: 唯一标识
$time: 延迟时间
用途: 删除memcache中存储的数据

下面来看看具体用法:
add($key, $value, $expiry);
$key: 唯一标识, 用于区分写入的数据
$value: 要写入的数据
$expiry: 过期时间, 默认为永远有效
用途: 将数据写入到memcache中

get($key)
$key: 通过写入时的$key获取对应的数据
用途: 获取memcache中的数据

replace($key, $value, $expiry)
该方法参数与add方法的参数相同
用途也很明显就是替换数据

delete($key, $time = 0)
$key: 唯一标识
$time: 延迟时间
用途: 删除memcache中存储的数据

下面来看看具体用法:

代码
复制代码 代码如下:

<?php
$m = new Memcache();
$m->connect('localhost', 11211);
$data = 'content'; //需要缓存的数据
$m->add('mykey', $data);echo $m->get('mykey'); // 输出 content
$m->replace('mykey', 'data'); //替换内容为dataecho $m->get('mykey');//输出 data
$m->delete('mykey'); //删除echo $m->get('mykey'); //输出 false 因为已经删掉了哦..
?>



是不是很简单.. 在实际应用中,通常会把数据库查询的结果集保存到 memcached 中
下次访问时直接从 memcached 中获取,而不再做数据库查询操作,这样可以在很大程度上减轻数据库的负担。
通常会将 SQL 语句 md5() 之后的值作为唯一标识符 key。下边是一个利用 memcached 来缓存数据库查询结果集的示例
代码
复制代码 代码如下:

<?php
//连接memcache
$m = new Memcache();
$m->connect('localhost', 11211);
//连接数据库的我就不写了.
$sql = 'SELECT * FROM users';
$key = md5($sql); //md5 SQL命令 作为 memcache的唯一标识符
$rows = $m->get($key); //先重memcache获取数据
if (!$rows) {
//如果$rows为false那么就是没有数据咯, 那么就写入数据
$res = mysql_query($sql);
$rows = array();
while ($row = mysql_fetch_array($res)) {
$rows[] = $row;
}
$m->add($key, $rows);
//这里写入重数据库中获取的数据, 可以设置缓存时间, 具体时间设置多少, 根据自己需求吧.
}
var_dump($rows); //打印出数据
//上面第一次运行程序时, 因为还没有缓存数据, 所以会读取一次数据库, 当再次访问程序时, 就直接重memcache获取了.
?> 
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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