如何使用缓存来提高大规模查询的性能？

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　　缓存将频繁访问的查询结果存储在快速的临时内存中（例如Redis、Memcached），以避免重复进行昂贵的数据库计算。这显著降低了数据库负载和延迟，对于电子商务产品列表、仪表板或内容交付等读密集型应用至关重要，这些应用经常查询类似的大型数据集。

　　最佳大数据 OLAP 数据库关键原则包括识别可缓存查询（具有静态/可重用结果的读取操作）、选择适当的缓存驱逐策略（例如LRU），以及实施缓存失效策略来管理数据陈旧性。失效通常使用基于时间的过期（TTL）或基础数据更改后的事件驱动触发器。成功的应用能大幅提高查询响应时间和可扩展性，在峰值使用期间减轻主数据库的负载。

　　通过首先识别缓慢、频繁的只读查询来实施缓存。首次执行时将其结果存储在缓存中。对于后续相同的请求，直接从缓存提供数据。设置生存时间（TTL）以在一段时间后自动过期。当相关源数据更新时，在应用程序代码中实施显式缓存失效逻辑以确保一致性。其业务价值在于显著加快用户体验、提高应用程序吞吐量并降低数据库基础设施成本。