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cache数据库新上映_cachecache为什么撤店了(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

cache数据库

MyBatis缓存揭秘：两级并存在MyBatis中，SqlSession通过两种主要的缓存机制来提高查询性能和减少数据库访问次数：一级缓存（Local Cache）和二级缓存（Second Level Cache）。一级缓存（Local Cache）𐟏† 一级缓存是SqlSession的默认缓存机制，具有以下特点：生命周期：一级缓存与SqlSession的生命周期相同，即在同一SqlSession中的所有查询操作都可以共享这个缓存。作用范围：一级缓存只在Session内部生效，即同一个SqlSession对象中的多次查询可以共享缓存。缓存规则：当执行一次查询时，查询结果会被存储在一级缓存中。如果相同的查询再次被执行，并且SqlSession仍处于打开状态，MyBatis会直接从缓存中获取结果，而不会再次查询数据库。失效条件：一级缓存会在以下情况下失效：手动清除缓存（调用clearCache()方法） SqlSession执行了任何会修改数据库内容的操作（如增加、修改、删除操作），这会导致缓存失效，以保证数据的一致性。二级缓存（Second Level Cache）𐟌 二级缓存是MyBatis提供的更高级别的缓存机制，适用于跨多个SqlSession的查询。它通常用于更频繁的查询场景，以减少数据库访问次数。 Spring Boot中的整合与使用𐟌𞊥œ蓰ring Boot中，通过注入Mapper接口来使用MyBatis。MapperFactoryBean通过getObject方法从SqlSessionTemplate获取SqlSession。由于SqlSessionTemplate是线程安全的，因此在所有Controller中注入Mapper接口是安全的。事务管理𐟓œ 获取SqlSessionTemplate涉及到事务管理。在同一个事务中，总是会获得同一个SqlSession。如果Controller中执行两次相同的Mapper方法并且开启了事务管理，那么该缓存是生效的。多个浏览器请求不会共享同一个SqlSession。无事务管理的情况𐟚능悦žœ没有开启事务管理，调用一次Mapper方法将会新建一个SqlSession来执行该方法。总结𐟓 通过合理利用一级缓存和二级缓存，可以有效提高MyBatis的查询性能。在Spring Boot中，通过注入Mapper接口来使用MyBatis，并且可以利用SqlSessionTemplate的线程安全性来确保多线程环境下的数据一致性。同时，通过合理的事务管理，可以进一步优化缓存的使用效果。

[星星][星星][星星]视频教程 | Navicat Premium 数据库连接类型介紹 Navicat Premium 是一套可创建多个连接的数据库开发工具，让你从单一应用程序中同时连接 MySQL、PostgreSQL、MongoDB、MariaDB、SQL Server、Oracle、SQLite 和 Redis。它与 GaussDB、OceanBase、PolarDB 数据库及 Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon Redshift、Amazon ElastiCache、Microsoft Azure、Oracle Cloud、MongoDB Atlas、Redis Enterprise Cloud、阿里云、腾讯云和华为云等云数据库兼容。你可以快速轻松地创建、管理和维护数据库。随着 Navicat 兼容性的提升，它还会支持更多类型的数据库，用以满足用户多元化的需求。Navicat Premium 数据库连接类型介紹「数据库」「mysql」「postgresql」「oracle」「sqlserver」「sqlite」「mariadb」「redis」「mongodb」「gaussdb」「oceanbase」「polardb」「数据库设计」

缓存策略大揭秘：提升应用性能的秘诀嘿，大家好！今天我们来聊聊数据库缓存的那些事儿，看看如何通过不同的缓存策略让你的应用飞起来！𐟚€ 缓存旁路策略（Cache Aside）首先登场的是缓存旁路策略，也叫Cache Aside。这个策略超级简单：如果缓存里有数据，直接拿；如果没有，就去数据库里找，然后再把数据塞回缓存。这个策略的优点是很容易实现，特别适合那些读操作特别多的场景。不过，要注意缓存和数据库的一致性问题哦，不然数据可能会乱套。读穿缓存（Read Through）接下来是读穿缓存，也叫Read Through。这个策略下，应用不直接访问数据库，而是通过缓存来读取数据。如果缓存里没有，缓存会去数据库里找，然后返回给应用。这样一来，应用的代码变得更简洁了，因为缓存和数据库的交互都交给缓存系统来处理。特别适合那些读操作非常频繁的应用。写穿策略（Write Through）然后是写穿策略，也叫Write Through。当应用要写入数据时，先写入缓存，然后缓存立即把数据写入数据库。这个策略保证了缓存和数据库的一致性，但写入操作的延迟会比较高。适合那些对数据一致性要求特别高的场景。写回策略（Write Back）最后是写回策略，也叫Write Back。应用写入数据时，只写入缓存，缓存会在稍后批量将数据写入数据库。这样可以减少数据库的写操作次数，提高写操作性能。不过，如果缓存故障了，可能会导致数据丢失，所以需要额外的机制来保证数据可靠性。绕过写策略（Write Around）最后登场的是绕过写策略，也叫Write Around。应用直接写入数据库，读操作先从缓存中读取。如果缓存中没有，再从数据库读取并更新到缓存。这个策略减少了缓存的写入操作，特别适合那些写操作频繁但读操作不太频繁的场景。总结通过这些策略的对比，我们可以看出，每种策略都有其适用的场景和优缺点。选择合适的缓存策略，可以显著提高应用的性能和响应速度。在实际应用中，结合具体的业务需求和使用场景，合理配置缓存策略，才能达到最优的效果。好了，今天的分享就到这里啦！希望这些信息能帮到你，让你的应用更上一层楼！𐟚€

𐟌寸云计算学习基础大揭秘𐟔 𐟓š想要深入学习云计算？这些基础你不能错过！ 1️⃣ 𐟒𛦎Œ握云计算基础知识： - 虚拟化技术𐟔„ - 云存储𐟓 - 云安全𐟔’ 2️⃣ 𐟌学习操作系统与网络： - TCP/IP协议𐟓ክ NAT技术𐟔犊3️⃣ 𐟓–数据库知识是关键： - MySQL、MongoDB等数据库概览𐟓š - SQL语言基础𐟗㯸 4️⃣ 𐟌𑧆Ÿ悉云计算框架： - AWS、Azure等主流框架𐟌 - 基本概念与使用方法𐟔 5️⃣ 𐟑袀𐟒𛥮ž践操作是王道： - 使用AWS EC2进行实例部署𐟒𛊭 Azure RedisCache实例搭建𐟧𑊊6️⃣ 𐟓‹了解云计算运维流程： - 故障排除、日志分析𐟔犭变更管理、服务优化𐟓Š 𐟒ᦈ为优秀的云计算运维工程师，不仅需要扎实的技术基础，还要丰富的实践经验和持续的学习态度。开始你的云计算之旅吧！𐟌Ÿ

𐟒𛠨œ𚤺Œ级选择题知识点大揭秘！𐟔 𐟎†’泡排序：需要比较 n(n-1)/2 次，是经典排序算法之一。 𐟎•选择排序：同样需要 n(n-1)/2 次比较，效率与冒泡排序相当。 𐟎›𔦎妏’入排序：在最坏情况下，需要比较 n(n-1)/2 次，性能不稳定。 𐟎 †排序：最坏情况下的时间复杂度比快速排序、希尔排序和冒泡排序都要小，效率较高。 𐟎Ž‹缩存储技术：可以有效减少算法所需的存储空间，提升运行效率。 𐟎𓕥䍦‚度：算法执行时占用的计算机资源越多，复杂度越高，与问题规模成正比。 𐟎𜖧苩™制：由于计算机系统运行环境的限制，程序编制通常难以优于算法设计。 𐟎…𓧳𛦕𐦍“规范化：目的是解决关系数据库中的插入、删除异常及数据冗余问题。 𐟎†…储存器：包括RAM、ROM和高速缓冲储存器（Cache），是计算机存储系统的重要组成部分。 𐟎•𐦍“管理系统（DBMS）：是用于管理数据库的软件系统，SQL Server 2005是其中的一种。 𐟎SB 3.0：理论最大传输带宽高达5.0Gbps，是高速数据传输的代表。

数据库想要变得更智能，我认为有一个非常直观的判断依据：就是需要用户配置的动态参数尽可能降低。比如网络接收和发送 buffer 的大小、page cache、page size、用行存储还是列存储。若是让用户配置，他如何知道配什么合适？数据库根据运行时采集的数据才是最好的判断依据，所以就该让数据库自己解决。

oracle数据库体系结构 𐟘‡ 你能简单描述一下你对Oracle数据库体系结构的理解吗？类似这样的回答： Oracle数据库是一个功能强大的企业级数据库管理系统，其架构是整个系统的基础。以下是我对Oracle数据库架构的基本理解： Oracle数据库的架构主要由实例和物理文件组成。实例是数据库的运行时环境，由内存结构和后台进程组成，负责处理数据库操作。物理文件则包含了数据库的所有数据和结构信息，包括数据文件、日志文件和控制文件等。在Oracle数据库的实例中，共享池（Shared Pool）是一个关键组件。它包含了数据字典缓存、查询结果缓存和执行计划缓存等，用于提高数据库的性能。数据字典缓存存储了数据库对象的元数据，查询结果缓存存储了最近执行的SQL查询的结果，而执行计划缓存则存储了SQL语句的执行计划。数据库缓冲区缓存（Database Buffer Cache，DBC）是另一个重要的内存结构。它缓存了数据库块（页），当计算引擎需要读取或写入数据文件中的数据时，它会先将相关的数据块加载到DBC中。这样，大部分的数据库操作可以在内存中完成，从而提高了性能。此外，Oracle数据库还使用重做日志缓冲区（Redo Log Buffer）来记录数据库中的更改操作。这些更改操作首先被写入重做日志缓冲区，然后再被写入数据库缓冲区缓存。当事务提交时，重做日志缓冲区中的部分数据会被写入磁盘，但数据库缓冲区缓存中的数据并不会立即写入磁盘，而是由DBWR（或DBWn）进程适时地将其写入磁盘。在物理文件方面，Oracle数据库使用了多种类型的文件来存储数据和结构信息。数据文件包含了实际的数据，而控制文件则记录了数据库的结构信息，如数据文件的名称和位置。日志文件则用于记录数据库中的更改操作，以便在发生故障时进行恢复。总的来说，Oracle数据库的架构是一个高度集成和优化的系统，它通过合理的内存结构、后台进程和物理文件设计，实现了高性能、高可用性和高安全性的数据库管理。这种架构使得Oracle数据库在各种企业级应用程序中得到了广泛应用，并成为了许多企业的核心数据管理系统。

缓存数据库 𐟚€ 在 Uber 的缓存数据库设计中，他们使用了许多系统设计概念，真是让人惊叹！ Docstore：Uber的内部分布式数据库 Docstore 是 Uber 基于 MySQL 构建的一个内部分布式数据库。它存储了数十 PB 的数据，每秒可以处理数千万次请求，是 Uber 最大的数据库引擎之一。由于 Docstore 存储在磁盘上，它在为需要低延迟读取和高可扩展性的应用程序提供服务时面临挑战。数据缓存机制首先，来自查询引擎的请求会先进入 Redis 查看数据是否存在。如果数据存在，Redis 会直接返回数据；如果不存在，Redis 会从存储引擎获取数据并异步填充 Redis。这种方式确保了低延迟读取。 Flux：Uber的CDC系统 Flux 是用于 Docstore 的 Ubers CDC 系统，它在存储引擎层中跟踪 MySQL binlog 事件，并将这些事件发布给消费者。消费者使用这些事件使缓存中的行失效或填充，确保数据的实时性。多地理区域设计为了确保高可用性和容错性，Docstore 实例会在两个不同的地理区域中运行。为了保持远程区域的缓存热度，它们会尾随 Redis 写入流并将密钥复制到远程区域。缓存负结果当许多读取请求针对不存在的行时，Docstore 会缓存负结果，而不是每次都查询数据库，这样可以改善延迟。 Redis节点宕机处理如果 Redis 节点宕机，它们会将请求短路到该节点，以避免 Redis get/set 请求造成不必要的延迟损失，因为他们对该请求的成功率有很高的把握。多个Redis集群由于客户会产生大量读写请求，单个 Redis 集群难以承载所有请求。为了缓解这一问题，他们允许将单个 Docstore 实例映射到多个 Redis 集群。 CacheFront的使用早期，他们需要三个内核才能从存储引擎直接为三个节点提供服务。使用 CacheFront 时，他们仅用三个线程就提供了大约 99.9% 的服务。 𐟔堩€š过这些设计，Uber 的缓存数据库能够每秒处理数千万次读取请求，真是令人惊叹！

江苏计算机专转本考试大纲嘿，大家好！今天咱们来聊聊江苏计算机专转本考试到底考些什么。特别是南京晓庄学院的软件工程专业，很多小伙伴都在问这个问题，今天就来给大家详细解读一下考试大纲。考试范围 𐟓š 信息技术概况首先，咱们得了解一下信息技术的基本情况，比如说它的历史和发展趋势。这个部分虽然看起来简单，但也是个开头，得好好把握。计算机组成原理接下来就是计算机的硬件部分了。你需要了解计算机的基本组成和分类，CPU的结构，PC机的主板，还有Cache存储器和主存储器的工作原理。顺便还得说说PC机的I/O操作，以及常用的输入输出设备和外存储器。这部分内容可是考试的重点，大家一定要多花点时间。计算机软件然后就是软件部分了。你需要了解计算机软件的基础知识，操作系统的工作原理，还有程序设计语言。另外，算法和数据结构的基本概念也是必不可少的。这部分内容虽然有点抽象，但只要多做一些练习题，应该问题不大。计算机网络网络部分也是考试的重点之一。你需要了解计算机网络的组成和分类，数据通信的基本概念，还有常用传输介质。局域网、广域网、数据传输与接入技术、网络互连协议TCP/IP、因特网的组成、地址与域名系统、Web的基本原理等等，这些都得掌握。数字媒体及应用这部分内容有点有趣，主要涉及文本处理、数字图像表示及常用图像文件格式、数字声音和数字视频的处理。虽然看起来和计算机专业有点远，但在实际工作中还是很有用的。计算机信息系统与数据库基本概念最后一部分是计算机信息系统和数据库的基础知识。你需要了解一些基本的概念和原理，比如说数据库的管理和查询语言。这部分内容虽然不多，但也得花点时间复习一下。总结 𐟓 总的来说，江苏计算机专转本考试的内容还是比较全面的，涉及到了计算机的硬件、软件、网络和应用等多个方面。大家一定要提前做好准备，多做练习题，多看教材，这样才能顺利通过考试。希望这篇解读能帮到大家，祝大家考试顺利！𐟒ꀀ

落地ZeroETL 轻量化架构，ByteHouse推出“四个一体化”策略在数字化转型的浪潮中，数据仓库作为企业的核心数据资产，其重要性日益凸显。随着业务范围扩大，企业也会使用不同的数据仓库来管理、维护相关数据。研发人员需要花费大量时间和精力，从中导出数据，然后进行手动整理、转换格式，再导入到分析工具中完成数据分析。该过程不仅繁琐，还容易出错。 ZeroETL则提供了一个全新的解决方案，让研发人员无需操作复杂的数据抽取、转换和加载（ETL）过程就能实现数据整合和分析。它能够自动从不同软件中获取数据，直接将数据整合到一起，以统一格式呈现，帮助使用者更快速、轻松地进行数据分析。而火山引擎云原生数据仓库ByteHouse则通过“四个一体化”逐步实现 ZeroETL 轻量化数据架构，不仅让数仓更轻快，数据免开发，还能保障数据质量，实现智能运维。据火山引擎ByteHouse产品负责人介绍，“ByteHouse是一款OLAP（联机分析处理）产品，用人体比喻，相当于腰部，为力量汇聚之地。但如果缺少四肢的支撑，腰部产品很难独立发挥作用。由此，ByteHouse提出‘四个一体化’的核心理念，旨在通过全面融合，实现数据的无缝流动和高效利用。” ByteHouse“四个一体化”架构首先，TP、AP一体化。TP（联机事务处理）和AP（联机分析处理）的一体化是ByteHouse的核心优势之一。通过这一技术，ByteHouse能够实时捕获上游数据，实现数据的即时分析和消费。其中，CDC（变更数据捕获）技术能够将上游数据库的变更数据以秒级速度拉取到数据仓库中，为报表和仪表盘提供实时数据支持。此外，ByteHouse还与主流的CDC产品实现了无缝对接，包括火山引擎数智平台VeDI旗下的DataSail、开源的DataX、Flink等，进一步增强了数据的实时性和准确性。其次，湖、仓一体化。在数据湖和数据仓库的融合方面，ByteHouse支持对Lake中的数据以外表的方式进行读写，包括ORC、Parquet、Hive、Iceberg、Paimon和Hudi等开放格式。同时，为了加速性能，ByteHouse在优化器和Schema动态感知层面做了增强，并为开放格式提供了原生读取器，确保在湖仓之间实现高性能的数据流动。再次，AP、AI一体化。ByteHouse开发了Vector search高级引擎，其可插拔的特点让用户可以根据不同的应用需求开启不同的计算组。此外，ByteHouse还在不断探索运用AI能力让数据仓库变得更加智能，包括查询优化、索引物化视图、cache、schema等方面。最后，仓、市一体化。对于上规模的公司而言，数据分析中台往往由多个集群构成，数据流动复杂。ByteHouse通过Remote方式实现了不同集群之间的数据联邦，帮助用户免除数据搬迁的繁琐操作，不仅提高了数据流动的效率和准确性，还降低了运维成本。通过“四个一体化”战略的实施，ByteHouse实现了Zero ETL理念。Zero ETL不止指一种工具，更是强调数据的轻量化、高效化和智能化的理念。基于该理念，ByteHouse能帮助企业实现数据免搬迁、开发敏捷化、数据质量提升以及运维智能化。未来，随着技术的不断迭代和升级，ByteHouse将继续为企业提供更加高效、智能和可靠的云原生数仓解决方案。

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