依赖于数据库的web网站优化

本文深入探讨了在数据量不断增大的情况下,优化网站或应用性能的关键策略——缓存技术。通过比较无缓存、文件缓存与Redis等内存数据库缓存的性能差异,阐述了在不同数据量场景下各缓存方式的适用性。同时,分析了缓存对写数据流程和读数据流程的影响,旨在为开发者提供实用的缓存解决方案。

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在大部份情况下我们的网站都会使用数据库作为站点数据存储的容器。

当你执行一个SQL查询时,典型的处理过程是:连接数据库->准备SQL查询->发送查询到数据库->取得数据库返回结果->关闭数据库连接。

很明显,当数据库的数据量持续增大,网站或者应用的性能会大幅降低。
我们列出三种做法的站

1.无任何缓存,直接从数据库查询
2.使用文件进行缓存,按照规则去更新文件缓存
3.使用redis等内存数据库进行缓存

诚然三者的性能在数据量很小的情况下,耗时可以忽略不计
随着数据量增加,性能最坚挺的要数第三个方案。

使用2或者3缓存后,我们的write数据流程的read数据流程发生了一点点变化


当写数据时,先写数据库,再写缓存。

当读数据时,先读缓存内容,缓存读失败,再读数据库内容。

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