页游手游服务器(五)sql缓存层

本文介绍了SQL查询结果的缓存机制,包括如何存储查询结果、如何处理查询结果的更新及剪枝,以及缓存实现中可能遇到的问题和解决方法。

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sql的通用缓存,是实现最麻烦的一部分,对于查询结果的缓存,主要有如下的结构来缓存:

cache

  tablename--player

     statement--select * from player where vip>1

        key1 

           key2

              ...

              lastkey=查询结果

    statement2--select * from player where name='acdf'

        key1=查询结果

当下次有同样的查询来时,不用执行sql语句,直接把查询结果返回即可,如果在逻辑缓存没有发现,就直接从数据库中读取结果,再缓存起来,但是麻烦的部分在于如果执行了类似:

update player set vip=2 where name = 'abc'

这个时候要怎么上面查询结果可能是错的,因为abc之前是1,现在是2,他应该出现在上面查询结果中,这就设计到sql的查询结果剪枝

剪枝的思路是如果不能排除sql是否会影响缓存结果,就认为会影响,处理办法很简单,就是把缓存的结果扔掉。解析sql语句比较麻烦,所以实现的时候是同时指定在缓存中查询key,和真正执行的sql语句

如下:

sql:cache('player', 'name','abc'):run('select * from player where name =?', 'abc'),

虽然写起来感觉有点冗余,但是实现比较简单,命中效果也不错。

对于一个表如果有多个查询方式,会导致相同内容有多份缓存,这样会占用对于内存,不过除了这块也没有太多的内存占用,所以还好,一般缓存的内存占用,推荐在300M左右,就可以达到很好的命中了。

缓存的难点在于剪枝,其余部分包括,缓存的内容过大了怎么办,最近最后使用方式丢弃多余部分,缓存命中统计,缓存验证,等等。因为缓存这部分是不能出错的,一旦出错,上篇处理机制就完全作废了。

在通用缓存之外,不要或者谨慎使用内存对象

这部分只有实现思路,没有具体实现,等哪天有空了,再实现吧

转载于:https://www.cnblogs.com/marcher/p/luaserver5.html

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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