CacheWrapper
Model 类中的数据查询接口的缓存版实现
如何命中缓存
声明 primary_key
单个查询(get, get_by)和批量查询(gets, gets_by), 查询条件是 primary_key
class Dummy(BaseModel):
# 声明 primary key
id = Field(int, primary_key=True)
# 以下都命中缓存
Dummy.cache.get(1)
Dummy.cache.gets([1,2, 3])
Dummy.cache.get_by(id=1)
Dummy.cache.gets_by(id=1)
声明 unique_key
单个查询(get, get_by), 查询条件是 unique_key
class Dummy(BaseModel):
id = Field(int, primary_key=True)
key = Field(str)
age = Field(int)
name = Field(str)
# 声明 unique keys
__unique_keys__ = (
('key',),
('age', 'name'),
)
# 以下都命中缓存
Dummy.cache.get_by(key='test')
Dummy.cache.get_by(age=12, name='foo')
声明 index_key
批量查询(gets_by)和数量查询(count_by), 查询条件是 index_key
注: gets_by 需要指定 limit
因为 OLO 的批量缓存的实现是缓存了前 200 条数据，
所以不指定 limit 或者 offset + limit > 200 将无法命中缓存
class Dummy(BaseModel):
id = Field(int, primary_key=True)
key = Field(str)
age = Field(int)
name = Field(str)
# 声明 index keys
__index_keys__ = (
('key',),
('age', 'name'),
)
# 以下都命中缓存
Dummy.cache.gets_by(key='test', limit=20)
Dummy.cache.gets_by(age=12, name='foo', limit=20)
Dummy.cache.gets_by(age=12, limit=20)
Dummy.cache.count_by(age=12, name='foo')
Dummy.cache.count_by(age=12)
如上所示, OLO 的缓存对索引的处理和 MySQL 是一致的：
`gets_by(age=12)` 命中索引 `('age', 'name')`
声明 order_by
如果需要在查询中排序，还需声明 __order_bys__:
class Dummy(BaseModel):
id = Field(int, primary_key=True)
key = Field(str)
age = Field(int)
name = Field(str)
# 声明 index keys
__index_keys__ = (
('key',),
('age', 'name'),
)
# 声明 order bys
__order_bys__ = (
'age', '-age',
('name', '-age')
)
# 以下都命中缓存
Dummy.cache.gets_by(key='test', order_by='age', limit=20)
Dummy.cache.gets_by(age=12, name='foo', order_by='-age', limit=20)
Dummy.cache.gets_by(age=12, order_by=('name', '-age'), limit=20)
其实 OLO 会根据 __primary_key__ 自动生成 __order_bys__:
__order_bys__ = (
'id', '-id'
)
不根据 __index_keys__ 自动生成 __order_bys__ 的原因是会生成指数级的 __order_bys__，
导致清缓存时清除大量无用的 key，造成极度的资源浪费