ThinkPHP 개발 경험 공유: 캐시를 사용하여 데이터베이스 쿼리 성능 향상
ThinkPHP는 많은 편리한 기능과 최적화된 디자인을 제공하여 개발자가 웹 애플리케이션을 보다 효율적으로 개발할 수 있도록 해주는 매우 인기 있는 PHP 프레임워크입니다. 그중 캐시를 사용하여 데이터베이스 쿼리 성능을 향상시키는 것이 일반적인 최적화 방법입니다. 이 기사에서는 ThinkPHP에서 데이터베이스 쿼리 성능을 향상시키기 위해 캐싱을 사용하는 방법에 대한 몇 가지 경험을 공유할 것입니다.
1. 캐시란 무엇인가요?
캐싱이란 자주 쿼리되는 데이터를 빠르게 액세스하는 저장 매체에 저장하여 데이터의 액세스 속도를 향상시키는 것을 말합니다. 웹 애플리케이션에서 데이터베이스는 가장 일반적으로 사용되는 데이터 저장 매체 중 하나입니다. 데이터베이스를 자주 쿼리하면 특정 성능 압박이 발생합니다. 따라서 캐시를 사용하면 빈번한 데이터베이스 쿼리를 피할 수 있으므로 쿼리 성능이 향상됩니다.
ThinkPHP 프레임워크에서는 파일 캐싱, 메모리 캐싱, 데이터베이스 캐싱 등 다양한 방법으로 캐싱을 구현할 수 있습니다. 특정 요구 사항에 따라 적절한 캐싱 방법을 선택할 수 있습니다.
2. 파일 캐싱 구현
파일 캐싱은 자주 쿼리되는 데이터를 파일에 저장하는 캐싱 방법입니다. ThinkPHP에서는 Cache 클래스를 사용하여 파일 캐싱을 작동할 수 있습니다. 파일 캐싱을 구현하는 단계는 다음과 같습니다.
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캐싱 방법을 파일 캐싱으로 구성합니다. 구성 파일 config.php에서 다음 코드를 찾으세요.
'cache' => [ 'type' => 'File', 'path' => CACHE_PATH, ],
로그인 후 복사 캐싱을 위해 Cache 클래스를 사용하세요. 다음은 예입니다.
// 设置缓存 Cache::set('data', $data, 3600);
로그인 후 복사보시다시피 Cache::set() 함수는 캐시 키 이름, 캐시할 데이터, 캐시 유효 기간이라는 세 가지 매개 변수를 허용합니다.
캐시된 데이터를 사용하세요. 다음은 예입니다.
// 获取缓存 $data = Cache::get('data');
로그인 후 복사보시다시피 Cache::get() 함수는 캐시 키 이름이라는 하나의 매개변수를 허용합니다.
3. 메모리 캐시 구현
메모리 캐시는 자주 쿼리되는 데이터를 메모리에 저장하는 캐싱 방식입니다. ThinkPHP에서는 Cache 클래스를 사용하여 메모리 캐시를 작동할 수 있습니다. 메모리 캐싱을 구현하는 단계는 다음과 같습니다.
캐싱 방법을 메모리 캐싱으로 구성합니다. 구성 파일 config.php에서 다음 코드를 찾으세요.
'cache' => [ 'type' => 'Memcached', 'host' => '127.0.0.1', 'port' => 11211, ],
로그인 후 복사캐싱을 위해 Cache 클래스를 사용하세요. 다음은 예입니다.
// 设置缓存 Cache::store('memcached')->set('data', $data, 3600);
로그인 후 복사보시다시피 Cache::store() 함수는 하나의 매개변수, 즉 'memcached'와 같은 캐시 메소드를 받아들인 다음 set() 함수를 사용하여 캐시를 설정할 수 있습니다. .
캐시된 데이터를 사용하세요. 다음은 예입니다.
// 获取缓存 $data = Cache::store('memcached')->get('data');
로그인 후 복사보시다시피 Cache::store() 함수는 'memcached'와 같은 캐시 메소드라는 하나의 매개변수를 허용한 다음 get() 함수를 사용하여 캐시를 얻을 수 있습니다. .
4. 데이터베이스 캐시 구현
데이터베이스 캐시는 자주 쿼리되는 데이터를 데이터베이스에 저장하는 캐싱 방식입니다. ThinkPHP에서는 Cache 클래스를 사용하여 데이터베이스 캐시를 작동할 수 있습니다. 데이터베이스 캐싱을 구현하는 단계는 다음과 같습니다.
캐시 테이블을 생성합니다. 캐시된 데이터를 저장할 데이터베이스에 테이블을 만듭니다. 다음은 그 예입니다.
CREATE TABLE `cache` ( `key` varchar(255) NOT NULL, `value` text NOT NULL, `expire_time` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`key`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
로그인 후 복사캐싱 방법을 데이터베이스 캐시로 구성합니다. 구성 파일 config.php에서 다음 코드를 찾으세요.
'cache' => [ 'type' => 'Db', 'table' => 'cache', ],
로그인 후 복사캐싱을 위해 Cache 클래스를 사용하세요. 다음은 예입니다.
// 设置缓存 Cache::store('db')->set('data', $data, 3600);
로그인 후 복사보시다시피 Cache::store() 함수는 하나의 매개변수, 즉 'db'와 같은 캐시 메소드를 받아들인 다음 set() 함수를 사용하여 캐시를 설정할 수 있습니다. .
캐시된 데이터를 사용하세요. 다음은 예입니다.
// 获取缓存 $data = Cache::store('db')->get('data');
로그인 후 복사보시다시피 Cache::store() 함수는 하나의 매개변수, 즉 'db'와 같은 캐시 메소드를 받아들인 다음 get() 함수를 사용하여 캐시를 얻을 수 있습니다. .
5. 요약
캐시를 사용하여 데이터베이스 쿼리 성능을 향상시킴으로써 데이터베이스에 대한 쿼리 수를 줄여 웹 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 기사에서는 ThinkPHP에서 파일 캐싱, 메모리 캐싱, 데이터베이스 캐싱을 구현하는 단계를 소개합니다. 특정 요구 사항에 따라 적절한 캐싱 방법을 선택하여 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다. 이 글이 ThinkPHP 개발에서 데이터 캐싱에 관해 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 ThinkPHP 개발 경험 공유: 캐시를 사용하여 데이터베이스 쿼리 성능 향상의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP 배열 키 값 뒤집기 방법의 성능 비교는 array_flip() 함수가 대규모 배열(100만 개 이상의 요소)에서 for 루프보다 더 나은 성능을 발휘하고 시간이 덜 걸리는 것을 보여줍니다. 키 값을 수동으로 뒤집는 for 루프 방식은 상대적으로 시간이 오래 걸립니다.

다양한 Java 프레임워크의 성능 비교: REST API 요청 처리: Vert.x가 최고이며 요청 속도는 SpringBoot의 2배, Dropwizard의 3배입니다. 데이터베이스 쿼리: SpringBoot의 HibernateORM은 Vert.x 및 Dropwizard의 ORM보다 우수합니다. 캐싱 작업: Vert.x의 Hazelcast 클라이언트는 SpringBoot 및 Dropwizard의 캐싱 메커니즘보다 우수합니다. 적합한 프레임워크: 애플리케이션 요구 사항에 따라 선택하세요. Vert.x는 고성능 웹 서비스에 적합하고, SpringBoot는 데이터 집약적 애플리케이션에 적합하며, Dropwizard는 마이크로서비스 아키텍처에 적합합니다.

PHP 개발에서 캐싱 메커니즘은 자주 액세스하는 데이터를 메모리나 디스크에 임시 저장하여 데이터베이스 액세스 횟수를 줄여 성능을 향상시킵니다. 캐시 유형에는 주로 메모리, 파일 및 데이터베이스 캐시가 포함됩니다. 캐싱은 내장 함수나 캐시_get() 및 Memcache와 같은 타사 라이브러리를 사용하여 PHP에서 구현할 수 있습니다. 일반적인 실제 응용 프로그램에는 쿼리 성능을 최적화하기 위한 데이터베이스 쿼리 결과 캐싱과 렌더링 속도를 높이기 위한 페이지 출력 캐싱이 포함됩니다. 캐싱 메커니즘은 웹사이트 응답 속도를 효과적으로 향상시키고, 사용자 경험을 향상시키며, 서버 부하를 줄입니다.

C++ 다중 스레드 성능을 최적화하기 위한 효과적인 기술에는 리소스 경합을 피하기 위해 스레드 수를 제한하는 것이 포함됩니다. 경합을 줄이려면 가벼운 뮤텍스 잠금을 사용하세요. 잠금 범위를 최적화하고 대기 시간을 최소화합니다. 동시성을 향상하려면 잠금 없는 데이터 구조를 사용하세요. 바쁜 대기를 피하고 이벤트를 통해 스레드에 리소스 가용성을 알립니다.

Go 분산 시스템에서는 groupcache 패키지를 사용하여 캐싱을 구현할 수 있습니다. 이 패키지는 일반적인 캐싱 인터페이스를 제공하고 LRU, LFU, ARC 및 FIFO와 같은 여러 캐싱 전략을 지원합니다. 그룹 캐시를 활용하면 애플리케이션 성능이 크게 향상되고 백엔드 로드가 줄어들며 시스템 안정성이 향상됩니다. 구체적인 구현 방법은 다음과 같습니다: 필요한 패키지 가져오기, 캐시 풀 크기 설정, 캐시 풀 정의, 캐시 만료 시간 설정, 동시 값 요청 수 설정 및 값 요청 결과 처리.

PHP에서 배열을 객체로 변환하면 성능에 영향을 미치며, 이는 주로 배열 크기, 복잡성, 객체 클래스와 같은 요소의 영향을 받습니다. 성능을 최적화하려면 사용자 지정 반복기 사용, 불필요한 변환 방지, 배열 일괄 변환 및 기타 기술을 고려하세요.

고성능 애플리케이션을 개발할 때 C++는 특히 마이크로 벤치마크에서 다른 언어보다 성능이 뛰어납니다. 매크로 벤치마크에서는 Java, C# 등 다른 언어의 편의성과 최적화 메커니즘이 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다. 실제 사례에서 C++는 이미지 처리, 수치 계산 및 게임 개발에서 우수한 성능을 발휘하며 메모리 관리 및 하드웨어 액세스에 대한 직접적인 제어는 확실한 성능 이점을 제공합니다.

벤치마크에 따르면 소규모 고성능 애플리케이션의 경우 Quarkus(빠른 시작, 낮은 메모리) 또는 Micronaut(TechEmpower 우수)가 이상적인 선택입니다. SpringBoot는 대규모 풀 스택 애플리케이션에 적합하지만 시작 시간과 메모리 사용량이 약간 느립니다.
