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redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面,用户查询的时候先去redis查询,没有查到就执行sql语句查询,同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作,在内存中查询速度快。
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使用redis做缓存必须解决两个问题,首先就是确定用何种数据结构存储来自mysql的数据;确定数据结构之后就是需要确定用什么标识来作为数据的key。
mysql是按照表存储数据的,这些表是由若干行组成。每一次执行select查询,mysql都会返回一个结果集,这个结果是由若干行组成的。redis有五种数据结构:列表list,哈希hash,字符串string,集合set,sorted set(有序集合),对比几种数据结构,string和hash是比较适合存储行的数据结构,可以把数据转成json字符串存入redis。
全量遍历键: keys pattern keys *
有人说 KEYS 相当于关系性数据的库的 select * ,在生产环境几乎是要禁用的
不管上面说的对不对, keys 肯定是有风险的。那我们就换一种方案,在存数据的时候。把数据的键存一下,也存到redis里面选hash类型,那么取的时候就可以直接通过这个hash获取所有的值,自我感觉非常好用!
我们都知道 MySQL 的 Table Cache 是表定义的缓存,江湖上流传着各种对这个参数的调优方法。
table cache 的作用,就是节约读取表结构文件的开销。对于table cache 是否命中,其实table cache 是针对于线程的,每个线程有自己的缓存,只缓存本线程的表结构定义。不过我们发现,strace 中没有关于表结构文件的 open 操作(只有 stat 操作,定位表结构文件是否存在),也就是说 table cache 不命中,不一定需要读取表结构文件。这种感觉好像是:在不命中 table cache 时,命中了另外一个表结构缓存。
运维建议:
我们读一下 MySQL 的文档,关于 table_open_cache 的建议值公式:建议值 = 最大并发数 * join 语句涉及的表的最大个数。
通过实验我们容易理解:table_cache 是针对于线程的,所以需要最大并发数个缓存。另外,一个语句 join 涉及的表,需要同时在缓存中存在。所以最小的缓存大小,等于语句 join 涉及的表的最大个数。将这两个数相乘,就得到了 MySQL 的建议值公式。
1、打开mysql的客户端 这里使用navicat,连接数据库,等到navicat主页面,双击需要操作的数据库连接。
2、登录到数据库主页面后,点击左侧的数据库连接,打开数据库,可以看到可以操作的所有数据库。
3、这时有有两个数据库,目标是将数据1的所有数据同步到数据库2上,需要点击主页面上的。
4、打开工具菜单,选择数据库同步菜单,弹出数据同步的对话框,可以选择数据源,目标数据库。
5、选择数据库源和需要操作的数据库后,然后在选择目标数据库连接,目标数据库,然后在选择需要操作的表,点击开始即可。