为高性能查询调整关系数据库是一项艰巨的工作。如果优化数据模型和调整查询方式不起作用，管理员可以使用缓存技术，例如Redis，这是一种提供内存中和持久数据存储的键值数据存储。由于Redis具有在数据存储中快速读写数据的能力，因此相对于关系型数据库具有性能优势。然而，键值数据存储很简单；他们没有类似SQL的查询语言或结构化数据模型。相反，它们有一个简单的字典或散列模式，使用键作为与值关联的标识符。管理员使用这些密钥来存储和检索值。键值存储简单、快速，可以很好地匹配丰富的数据模型和关系数据库的查询能力。但是，有时结合使用键值数据库和关系数据库会更好。此外，还有许多商业支持的键值数据库，包括Redis、Riak和Areospike。为了运行优化流行查询性能的Redis缓存，首先确定您希望缓存的查询结果。其中，关注最常见和最耗时的查询，然后确定查询中的数据应该被缓冲。为了方便，查询返回的所有列值都被缓存了。定义键值的命名约定；可以使用行主键和列名的组合来构造键。例如，主键ID为198278的产品描述可以存储为“198278:descry”的键值。确保您的命名约定简单且受规则驱动，以促进使用最少的代码以编程方式创建密钥。接下来，决定是将Redis缓存作为自我管理服务还是作为Amazon的ElastiCache运行。运行用户自己的Redis实例将使管理员能够完全控制缓存。而这种控制意味着灵活性，例如管理员有权在超出容量时使用现有的预留实例。此外，当用户想要将应用程序从一个云提供商迁移到另一个云提供商时，他们会发现完全的管理控制非常有用。如果用户选择运行自我管理的Redis实例，则可以下载服务器。Redis客户端支持30多种编程语言——从Java和Python到Prolog和Smalltalk。已经在使用AWS环境的企业可能希望使用ElastiCache。除了托管修补等优势外，AmazonElastiCache还支持一系列缓存优化节点类型，包括从中型到2X的m3节点、从大型到8X的r3节点以及从微型到中型的t2节点。ElastiCache还支持一些上一代节点类型，例如选择m1、m2、t1和c1节点。ElastiCache还支持多个可用性区域。如果一个节点发生故障，只读副本节点将接管发生故障的节点。保持应用程序运行所需的任何DNS更改都是自动完成的，为读取操作创建一个新副本。ElastiCache允许根据每小时的使用量以及一年或三年的预付费节点使用条款进行按需定价。可以在此处找到完整的定价列表。如果您使用Redis缓存和AmazonElastiCache，您可以从AWS管理控制台启动集群。除了设置Redis服务外，还需要修改应用程序代码才能使用缓存。一种常见的模式是检查缓存中是否存在键，如果不存在，则执行SQL查询以检索数据，然后将其存储在缓存中。当缓冲区满时，Redis可以配置删除旧数据，这样用户就不需要使用特殊的代码来处理缓冲区满了。原文链接：http://www.searchcloudcomputing.com.cn/showcontent_88768.htm
