一种常见的解决方案是使用布隆过滤器（Bloom Filter）。布隆过滤器是一种空间效率很高的数据结构，可以用来判断一个元素是否存在于一个集合中。它由一个位数组和一组哈希函数组成，每个元素通过哈希函数映射到位数组中的某些位置，如果这些位置都为1，则认为元素存在，否则认为元素不存在。布隆过滤器有一定的误判率，即可能将不存在的元素判断为存在，但不会将存在的元素判断为不存在。因此，我们可以将所有可能存在于数据库中的数据的键值存入布隆过滤器中，当用户请求一个数据时，先通过布隆过滤器判断该数据是否可能存在，如果不存在，则直接返回空值或者错误信息，避免访问数据库；如果存在，则再从缓存或者数据库中获取数据。
另一种常见的解决方案是使用空值缓存（Null Value Caching）。空值缓存是指当用户请求的数据不存在于数据库中时，将一个空值或者特殊标识符存入缓存中，并设置一个较短的过期时间。这样，当用户再次请求同样的数据时，可以直接从缓存中获取空值或者特殊标识符，而不用访问数据库。这种方法可以减少数据库的访问次数，但也有一些缺点，比如可能占用额外的缓存空间，或者导致数据不一致等。
还有一种常见的解决方案是使用限流（Rate Limiting）。限流是指对用户请求进行控制和管理，根据请求的频率、来源、内容等因素，对请求进行拒绝、延迟、降级等处理。这样，可以防止恶意用户或者爬虫对数据库造成过大的压力。限流可以在应用层或者网络层实现，比如使用PHP代码或者Nginx配置等。限流需要根据具体的业务场景和需求来设计和调整参数，以达到最佳的效果。