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查询缓存

gdb支持对查询结果的缓存处理,常用于多读少写的查询缓存场景,并支持手动的缓存清理。需要注意的是,查询缓存仅支持链式操作,且在事务操作下不可用。

相关方法:

// 查询缓存/清除缓存操作,需要注意的是,事务查询不支持缓存。
// 当duration < 0时表示清除缓存, duration=0时表示不过期, duration > 0时表示过期时间,duration过期时间单位:秒;
// name表示自定义的缓存名称,便于业务层精准定位缓存项(如果业务层需要手动清理时,必须指定缓存名称),
// 例如:查询缓存时设置名称,清理缓存时可以给定清理的缓存名称进行精准清理。
func (m *Model) Cache(duration time.Duration, name ... string) *Model

使用示例

数据表结构

CREATE TABLE `user` (
  `uid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '昵称',
  `site` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '主页',
  PRIMARY KEY (`uid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

示例代码

package main

import (
	"github.com/gogf/gf/database/gdb"
	"github.com/gogf/gf/frame/g"
	"time"
)

func main() {
	db := g.DB()
	// 开启调试模式,以便于记录所有执行的SQL
	db.SetDebug(true)

	// 执行2次查询并将查询结果缓存1小时,并可执行缓存名称(可选)
	for i := 0; i < 2; i++ {
		r, _ := db.Table("user").Cache(time.Hour, "vip-user").Where("uid", 1).One()
		g.Log().Print(r.Map())
	}

	// 执行更新操作,并清理指定名称的查询缓存
	_, err := db.Table("user").Cache(-1, "vip-user").Data(gdb.Map{"name": "smith"}).Where("uid", 1).Update()
	if err != nil {
		g.Log().Fatal(err)
	}

	// 再次执行查询,启用查询缓存特性
	r, _ := db.Table("user").Cache(time.Hour, "vip-user").Where("uid", 1).One()
	g.Log().Print(r.Map())
}

执行后输出结果为(测试表数据结构仅供示例参考):

2019-12-28 12:19:57.228 [DEBU] [1 ms] SELECT * FROM `user` WHERE uid=1 LIMIT 1
2019-12-28 12:19:57.228 {"name":"john","site":"https://goframe.org","uid":1}
2019-12-28 12:19:57.228 {"name":"john","site":"https://goframe.org","uid":1}
2019-12-28 12:19:57.299 [DEBU] [1 ms] UPDATE `user` SET `name`='smith' WHERE uid=1
2019-12-28 12:19:57.300 [DEBU] [1 ms] SELECT * FROM `user` WHERE uid=1 LIMIT 1
2019-12-28 12:19:57.300 {"name":"smith","site":"https://goframe.org","uid":1}

可以看到: 1. 为了方便展示缓存效果,这里开启了数据debug特性,当有任何的SQL操作时将会输出到终端。 1. 执行两次One方法数据查询,第一次走了SQL查询,第二次直接使用到了缓存,SQL没有提交到数据库执行,因此这里只打印了一条查询SQL,并且两次查询的结果也是一致的。 1. 注意这里为该查询的缓存设置了一个自定义的名称vip-user,以便于后续清空更新缓存。如果缓存不需要清理,那么可以不用设置缓存名称。 1. 当执行Update更新操作时,同时根据名称清空指定的缓存。 1. 随后再执行One方法数据查询,这时重新缓存新的数据。