Memcache db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。

对于每一个搜索请求，我要查询的结构是这样的：

产品：
-name
标签都有效
--tag
-ingredients
--ingredient
---标签
----标签
---选项
----选项
-----选项的详细信息
-variants
--variant
---标签
----标签
---选项
----选项措施
----价值
---价格

现在想象一下查询的数量......数据库被标准化（我想是第二级）。 在我看来，这里一个明显的解决方案是将每个提取的模型结果集（产品集，成分集，属性集，标签集等）存储在内存中很长一段时间（产品及其属性更新不经常和只有管​​理员）并从那里进行查询。

那么你怎么看？有没有更好的方法来减少数据库查询计数？

我想过的另一个选择是使用狮身人面像，但我不需要全文搜索，只需要与标签状的字段完全匹配。

预先感谢您！

Answer 1

在我的Google App Engine应用程序中，我通常会将数据存储区中的内容移到内存缓存中并与其一起使用，因为查询数据可能需要很长时间。在我的情况下，MemCache将返回数据，并且在访问可以经历多次查询的数据之前，CPU上的负载较少，直到获得所需的数据为止。

我建议在你的memcache上设置一个很长的超时时间，这样memcache就不会比你所期望的更频繁地刷新它。我认为最高时速可达1个月，但通常情况下设定几天就足够了。

您可以随时添加代码以刷新内存缓存如果产品数据已更新，你做的DB再次命中，但只有一次，这一次