Memcache 数据库模型使搜索更高效

Question

我需要设置某种具有搜索功能的电子商店。

对于每个搜索请求，我都需要像这样查询结构：

产品：
-名称
-标签
--标签
-成分
--成分
---标签
----标签
---选项
----选项
-----选项详情
-变体
--变体
---标签
----标签
---选项
----选项测量
----价值
---价格

现在想象一下查询的数量...数据库已标准化（我猜是第 2 级）。 在我看来，这里一个明显的解决方案是将每个获取的模型结果集（产品集、成分集、属性集、标签集等）存储在内存中很长时间（产品及其属性更新不那么频繁且仅由管理员）并从那里进行查询。

那你怎么看？有没有更好的方法来减少数据库查询数？

我想到的另一个选择是使用 sphinx，但我根本不需要全文搜索，只需与类似标签的字段完全匹配即可。

提前谢谢你！

Answer 1

在我的 Google App Engine 应用程序中，我通常将数据从数据存储区移到内存缓存并在那里使用它们，因为查询数据可能需要很长时间。在我的例子中，MemCache 返回数据并且 CPU 上的负载比访问数据的负载要小，因为数据可以经过多次查询，直到它得到它正在寻找的东西。

我建议在你的内存缓存上设置一个较长的超时时间，这样内存缓存就不会比你预期的更频繁地刷新它。我认为最长超时时间为 1 个月，但通常设置为几天就足够了。

如果产品的数据已更新，您始终可以添加代码来刷新内存缓存，以便您再次执行 DB 命中，但这次只执行一次