


Perkongsian pengalaman pembangunan ThinkPHP: menggunakan cache untuk meningkatkan prestasi pertanyaan pangkalan data
Nov 23, 2023 am 10:59 AMThinkPHP ialah rangka kerja PHP yang sangat popular Ia menyediakan banyak fungsi yang mudah dan reka bentuk yang dioptimumkan, membolehkan pembangun membangunkan aplikasi web dengan lebih cekap. Antaranya, menggunakan cache untuk meningkatkan prestasi pertanyaan pangkalan data adalah kaedah pengoptimuman yang biasa. Artikel ini akan berkongsi beberapa pengalaman tentang cara menggunakan caching untuk meningkatkan prestasi pertanyaan pangkalan data dalam ThinkPHP.
1. Apakah itu cache?
Caching merujuk kepada menyimpan data yang kerap ditanya dalam medium storan akses pantas untuk meningkatkan kelajuan akses data. Dalam aplikasi web, pangkalan data adalah salah satu media storan data yang paling biasa digunakan. Kerap bertanyakan pangkalan data akan membawa tekanan prestasi tertentu. Oleh itu, menggunakan cache boleh mengelakkan pertanyaan kerap ke pangkalan data, dengan itu meningkatkan prestasi pertanyaan.
Dalam rangka kerja ThinkPHP, caching boleh dilaksanakan dalam pelbagai cara, seperti caching fail, caching memori dan caching pangkalan data. Anda boleh memilih kaedah caching yang sesuai mengikut keperluan khusus anda.
2. Pelaksanaan caching fail
Caching fail ialah kaedah caching yang menyimpan data yang sering ditanya dalam fail. Dalam ThinkPHP, anda boleh menggunakan kelas Cache untuk mengendalikan caching fail. Berikut ialah langkah-langkah untuk melaksanakan caching fail:
-
Konfigurasikan kaedah caching kepada caching fail. Dalam fail konfigurasi config.php, cari kod berikut:
'cache' => [ 'type' => 'File', 'path' => CACHE_PATH, ],
Gunakan kelas Cache untuk caching. Berikut ialah contoh:
// 設(shè)置緩存 Cache::set('data', $data, 3600);
Seperti yang anda lihat, fungsi Cache::set() menerima tiga parameter: nama kunci cache, data yang akan dicache dan tempoh sah cache.
Gunakan data cache. Berikut ialah contoh:
// 獲取緩存 $data = Cache::get('data');
Seperti yang anda lihat, fungsi Cache::get() menerima satu parameter: nama kunci cache.
3. Pelaksanaan cache memori
Cache memori ialah kaedah caching yang menyimpan data yang sering ditanya dalam ingatan. Dalam ThinkPHP, anda boleh menggunakan kelas Cache untuk mengendalikan cache memori. Berikut ialah langkah-langkah untuk melaksanakan cache memori:
Konfigurasikan kaedah cache kepada cache memori. Dalam fail konfigurasi config.php, cari kod berikut:
'cache' => [ 'type' => 'Memcached', 'host' => '127.0.0.1', 'port' => 11211, ],
Gunakan kelas Cache untuk caching. Berikut ialah contoh:
// 設(shè)置緩存 Cache::store('memcached')->set('data', $data, 3600);
Seperti yang anda lihat, fungsi Cache::store() menerima satu parameter: kaedah cache, seperti 'memcached', dan kemudian anda boleh menggunakan fungsi set() untuk menetapkan cache .
Gunakan data cache. Berikut ialah contoh:
// 獲取緩存 $data = Cache::store('memcached')->get('data');
Seperti yang anda lihat, fungsi Cache::store() menerima satu parameter: kaedah cache, seperti 'memcached', dan kemudian anda boleh menggunakan fungsi get() untuk mendapatkan cache .
4. Pelaksanaan cache pangkalan data
Cache pangkalan data ialah kaedah caching yang menyimpan data yang kerap ditanya dalam pangkalan data. Dalam ThinkPHP, anda boleh menggunakan kelas Cache untuk mengendalikan cache pangkalan data. Berikut ialah langkah-langkah untuk melaksanakan cache pangkalan data:
Buat jadual cache. Buat jadual dalam pangkalan data untuk menyimpan data cache. Berikut ialah contoh:
CREATE TABLE `cache` ( `key` varchar(255) NOT NULL, `value` text NOT NULL, `expire_time` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`key`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
Konfigurasikan kaedah caching sebagai cache pangkalan data. Dalam fail konfigurasi config.php, cari kod berikut:
'cache' => [ 'type' => 'Db', 'table' => 'cache', ],
Gunakan kelas Cache untuk caching. Berikut ialah contoh:
// 設(shè)置緩存 Cache::store('db')->set('data', $data, 3600);
Seperti yang anda lihat, fungsi Cache::store() menerima satu parameter: kaedah cache, seperti 'db', dan kemudian anda boleh menggunakan fungsi set() untuk menetapkan cache .
Gunakan data cache. Berikut ialah contoh:
// 獲取緩存 $data = Cache::store('db')->get('data');
Seperti yang anda lihat, fungsi Cache::store() menerima satu parameter: kaedah cache, seperti 'db', dan kemudian anda boleh menggunakan fungsi get() untuk mendapatkan cache .
5. Ringkasan
Dengan menggunakan cache untuk meningkatkan prestasi pertanyaan pangkalan data, kami boleh mengurangkan bilangan pertanyaan ke pangkalan data, dengan itu meningkatkan prestasi aplikasi web. Artikel ini memperkenalkan langkah-langkah untuk melaksanakan cache fail, cache memori dan cache pangkalan data dalam ThinkPHP. Mengikut keperluan khusus, anda boleh memilih kaedah caching yang sesuai untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan. Saya harap artikel ini akan membantu semua orang mengenai caching data dalam pembangunan ThinkPHP.
Atas ialah kandungan terperinci Perkongsian pengalaman pembangunan ThinkPHP: menggunakan cache untuk meningkatkan prestasi pertanyaan pangkalan data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza: Pemprosesan permintaan REST API: Vert.x adalah yang terbaik, dengan kadar permintaan 2 kali SpringBoot dan 3 kali Dropwizard. Pertanyaan pangkalan data: HibernateORM SpringBoot adalah lebih baik daripada Vert.x dan ORM Dropwizard. Operasi caching: Pelanggan Hazelcast Vert.x lebih unggul daripada mekanisme caching SpringBoot dan Dropwizard. Rangka kerja yang sesuai: Pilih mengikut keperluan aplikasi Vert.x sesuai untuk perkhidmatan web berprestasi tinggi, SpringBoot sesuai untuk aplikasi intensif data, dan Dropwizard sesuai untuk seni bina perkhidmatan mikro.

Mengikut penanda aras, untuk aplikasi kecil dan berprestasi tinggi, Quarkus (permulaan pantas, memori rendah) atau Micronaut (TechEmpower cemerlang) adalah pilihan yang ideal. SpringBoot sesuai untuk aplikasi bertindan penuh yang besar, tetapi mempunyai masa permulaan dan penggunaan memori yang lebih perlahan.

Teknik berkesan untuk mengoptimumkan prestasi berbilang benang C++ termasuk mengehadkan bilangan utas untuk mengelakkan perbalahan sumber. Gunakan kunci mutex ringan untuk mengurangkan perbalahan. Optimumkan skop kunci dan minimumkan masa menunggu. Gunakan struktur data tanpa kunci untuk menambah baik keselarasan. Elakkan sibuk menunggu dan maklumkan urutan ketersediaan sumber melalui acara.

Laravel dan ThinkPHP adalah kerangka PHP yang popular dan mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dalam pembangunan. Artikel ini akan membandingkan kedua -dua kedalaman, menonjolkan seni bina, ciri, dan perbezaan prestasi mereka untuk membantu pemaju membuat pilihan yang tepat berdasarkan keperluan projek khusus mereka.

Menggunakan rangka kerja ThinkPhp6 yang digabungkan dengan klien Elasticsearch-PhP untuk mengendalikan Elasticsearch ...

Parameter routing ThinkPhp6 diproses dalam pengambilalihan Cina dan lengkap. Dalam rangka kerja ThinkPhp6, parameter URL yang mengandungi watak khas (seperti tanda Cina dan tanda baca) sering diproses ...

REDIS adalah penyelesaian pangkalan data yang kuat kerana ia menyediakan prestasi cepat, struktur data yang kaya, ketersediaan dan skalabilitas yang tinggi, keupayaan kegigihan, dan pelbagai sokongan ekosistem. 1) Prestasi yang sangat cepat: Data Redis disimpan dalam ingatan dan mempunyai kelajuan membaca dan menulis yang sangat cepat, sesuai untuk aplikasi kesesuaian yang tinggi dan rendah. 2) Struktur data yang kaya: Menyokong pelbagai jenis data, seperti senarai, koleksi, dan lain -lain, yang sesuai untuk pelbagai senario. 3) Ketersediaan dan skalabilitas yang tinggi: Menyokong replikasi master-hamba dan mod kluster untuk mencapai ketersediaan yang tinggi dan berskala mendatar. 4) Kegigihan dan keselamatan data: Ketekunan data dicapai melalui RDB dan AOF untuk memastikan integriti dan kebolehpercayaan data. 5) Sokongan ekosistem dan komuniti yang luas: dengan ekosistem yang besar dan komuniti aktif,

Dalam aplikasi Golang, caching dan penguncian berkait rapat. Cache digunakan untuk mempercepatkan akses data, manakala kunci digunakan untuk mengawal akses serentak kepada sumber yang dikongsi. Data cache boleh dibaca oleh berbilang proses pada masa yang sama, dan mengubah suai data dalam cache memerlukan penggunaan kunci untuk memastikan integriti data. Pengubahsuaian kepada cache berterusan juga memerlukan penggunaan kunci untuk menghalang proses lain daripada mengubah suai data pada masa yang sama. Dalam kes praktikal, kunci baca-tulis boleh digunakan untuk melindungi cache bagi memastikan berbilang proses tidak akan menulis ke cache pada masa yang sama sebelum mengubah suai cache. Memahami hubungan antara caching dan penguncian adalah penting untuk membina aplikasi Golang dengan konkurensi dan prestasi yang sangat baik.
