通过查询字符串排序提高缓存命中率
开启查询字符串排序功能后，边缘安全加速 ESA会在处理请求时自动对URL中的查询字符串参数进行排序，然后再根据排序后的查询字符串进行缓存查找或请求转发。这意味着，无论请求URL中的查询字符串的顺序如何，只要参数及其值相同，边缘节点都会将缓存中具有相同查询字符串的文件视为相同的文件。开启该功能有助于提升缓存命中率。
数据湖查询加速:利用高性能缓存提升查询性能
云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版推出了湖存储加速（LakeCache）功能，能够将OSS中的热点文件缓存在NVMe SSD高性能存储介质上，提高OSS数据的读取效率。该功能主要适用于需要大量带宽，且数据重复读的场景，例如，多个分析人员需要查询同一份数据。本文主要介绍湖存储加速功能的优势、应用场景以及使用方法。
如何使用Query Cache查询缓存
AnalyticDB PostgreSQL 7.0版支持Query Cache（查询缓存）。该版本的Query Cache在AnalyticDB PostgreSQL 6.0版的基础上进行了部分重构，能够支持更大规模的单次查询的缓存和整个实例的缓存集大小。
pg_buffercache查询数据缓存情况
pg_buffercache插件提供了可观测视图，视图中包含了表或索引的被访问信息和占用共享缓冲区（shared buffer）的比例等。通过这些信息可分析数据库的访问情况，以优化查询，从而提高数据库性能。
从底层数据结构和CPU缓存两方面剖析LinkedList的查询效率为什么比ArrayList低
虽然前面有写到LinkedList与ArrayList的增删改查效率的全面比较，但回想一下还是有必要对这两者的查询效率做一个单独的比较，也能进一步加深理解。这次分底层数据结构和CPU缓存两方面展开它们分别对查询效率的阐述。 一、底层数据结构对查询效率的影响 1.ArrayList底层数据结构 ArrayList底层数据结构是动态数组,创建数组时会给它分配一整段连续的物...
【缓存大对决】Memcached VS MySQL查询缓存，谁才是真正的性能之王？
在现代Web应用中，缓存技术是提高性能和响应速度的重要手段。Memcached和MySQL的查询缓存（Query Cache）是两种常用的缓存解决方案，它们各自有着不同的特性和适用场景。本文将对这两种缓存技术进行比较，分析它们的优缺点。 Memcached的特点： Memcached是一个高性能的分布式内存对象缓...
云数据仓库ADB是不是要通过buffer缓冲取以及打上标记的这个缓存数据来查询才能查询到最新数据呢？
云数据仓库ADB采用的是标记删除方式，比如update一条数据，给该条数据打上了标记但还没有更新到底层，这个时候用户来查询数据如果判断查询的数据不是最新的，是不是要通过buffer缓冲取以及打上标记的这个缓存数据来查询才能查询到最新数据呢？
使用冗余来掩盖故障，具体是处于什么情况使用这个方法，冗余是一般都为了方便查询，缓存计算结果吧？
使用冗余来掩盖故障，具体是处于什么情况使用这个方法，冗余是一般都为了方便查询，缓存计算结果吧？ 掩盖啥故障？
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