CachingInLaravelSIGNIGNICALY ImproveProvePlication PerformanceByRedugingDatabaseeries et DimizingredantProcessing.TousecachingEffective, suivant,

Les principales raisons du fonctionnement lent de DOM sont le co?t élevé du réarrangement et de la redémarrage et de l'efficacité à faible accès. Les méthodes d'optimisation incluent: 1. Réduire le nombre d'accès et les valeurs de lecture du cache; 2. Opérations de lecture et d'écriture par lots; 3. Fusionner et modifier, utiliser des fragments de document ou des éléments cachés; 4. évitez la gigue de mise en page et manipulez-le de manière centralisée à lire et à écrire; 5. Utilisez le cadre ou la mise à jour Asynchrones de demande.

L'optimisation des performances de la requête MySQL doit partir des points principaux, y compris l'utilisation rationnelle des index, l'optimisation des instructions SQL, la conception de la structure de table et les stratégies de partitionnement, et l'utilisation des outils de cache et de surveillance. 1. Utiliser les index raisonnablement: créer des index sur les champs de requête couramment utilisés, éviter la numérisation complète de la table, faire attention à l'ordre d'index combiné, n'ajouter pas d'index dans des champs sélectifs faibles et éviter les index redondants. 2. Optimiser les requêtes SQL: évitez de sélectionner *, n'utilisez pas de fonctions dans l'endroit, réduisez la nidification des sous-requêtes et optimisez les méthodes de requête de pagination. 3. Conception et partitionnement de la structure du tableau: sélectionnez le paradigme ou l'anti-paradigme en fonction des scénarios de lecture et d'écriture, sélectionnez les types de champ appropriés, nettoyez régulièrement les données et considérons les tables horizontales pour diviser les tableaux ou partitionner par le temps. 4. Utiliser le cache et la surveillance: utilisez le cache Redis pour réduire la pression de la base de données et activer la requête lente

L'optimisation des performances de Laravel peut améliorer l'efficacité de l'application à travers quatre directions de base. 1. Utilisez le mécanisme de cache pour réduire les requêtes en double, stocker rarement la modification des données via Cache :: Remember () et d'autres méthodes pour réduire la fréquence d'accès à la base de données; 2. Optimiser la base de données de la requête du modèle aux requêtes, évitez les requêtes N 1, spécifiant les requêtes de champ, ajoutant des index, pagination de traitement et de lecture et de séparation d'écriture et réduire les goulots d'étranglement; 3. Utilisez des opérations longues telles que l'envoi d'e-mails et l'exportation de fichiers vers le traitement asynchrone de file d'attente, utilisez le superviseur pour gérer les travailleurs et configurer des mécanismes de réessayer; 4. Utilisez raisonnablement les fournisseurs de middleware et de services pour éviter une logique complexe et un code d'initialisation inutile et retarder le chargement des services pour améliorer l'efficacité du démarrage.

Dans MongoDB, les documents de la collection sont récupérés à l'aide de la méthode Find (), et les conditions peuvent être filtrées via des opérateurs de requête tels que $ eq, $ gt, $ lt, etc. 1. Utilisez $ eq ou spécifiez directement les paires de valeurs clés pour correspondre exactement, tels que db.users.find ({statut: "actif"}); 2. Utilisez des opérateurs de comparaison tels que $ gt et $ lt pour définir la plage numérique, telle que db.products.find ({prix: {$ gt: 100}}); 3. Utilisez des opérateurs logiques tels que $ ou et $ et pour combiner plusieurs conditions, telles que db.users.find ({$ ou: [{statut: "inacte

Une stratégie d'indexation efficace doit être combinée avec les modèles de requête, la distribution des données et les besoins de l'entreprise, plut?t qu'ajout à l'aveugle. 1. Comprendre les chemins de requête communs, hiérarchiser la création d'index conjoints pour les opérations de combinaison, de tri ou de regroupement multi-champs et de prêter attention à l'ordre indice; 2. évitez l'indexation excessive pour réduire les frais généraux d'écriture, nettoyez régulièrement les index redondants et affichez les index inutilisés via la vue du système; 3. Utilisez des index de superposition pour faire en sorte que l'index lui-même contienne les champs requis pour la requête, réduisez les opérations de retour de la table et améliorez l'efficacité de lecture; 4. Considérons le partitionnement et l'indexation des tables super-grandes, sélectionnez les clés de partition cohérentes avec les conditions de requête et établissez un indice raisonnable pour chaque partition, mais la complexité et l'amélioration des performances sont nécessaires.

$ UndemdDeconstructSanArrayFieldIntomultipleDocuments, chaque contenu envergure dettheaRay.1.ittransformsaDocumentwithanarrayIntomultipledocuments, chaque fois HavingasingsingleElementFromTheArray.2.

La hiérarchie gratuite de Mongodbatlas a de nombreuses limites de performance, de disponibilité, de restrictions d'utilisation et de stockage, et ne convient pas aux environnements de production. Premièrement, le cluster M0 a partagé les ressources CPU qu'il fournit, avec seulement 512 Mo de mémoire et jusqu'à 2 Go de stockage, ce qui rend difficile de prendre en charge les performances ou la croissance des données en temps réel; Deuxièmement, l'absence d'architectures à haute disponibilité telles que les répliques multi-n?uds et le basculement automatique, ce qui peut entra?ner une interruption de service pendant la maintenance ou la défaillance; De plus, les opérations horaires de lecture et d'écriture sont limitées, le nombre de connexions et la bande passante sont également limités et la limite actuelle peut être déclenchée; Enfin, la fonction de sauvegarde est limitée et la limite de stockage est facilement épuisée en raison de l'indexation ou du stockage de fichiers, il ne convient donc que pour la démonstration ou les petits projets personnels.