Django/Postgres 应用程序的缓存建议
Advice on caching for Django/Postgres application
我正在构建一个 Django 网络应用程序，我想要一些关于缓存的建议。我对缓存知之甚少。我读过 the caching chapter in the Django book，但我很难将它与我的真实情况联系起来。
我的应用程序将是包含大量数据（150GB 服务器日志）的 Postgres 数据库上的 Web 前端。
数据库是只读的：该应用程序的目的是为用户提供一种查询数据的简单方法。例如，用户可能会在日期 A 和 B 之间请求来自服务器 X 的所有行。
所以我的数据库需要支持非常快的读操作，但它不需要担心写操作（很多 - 我会每隔几个月添加一次新数据，不管多长时间需要）。
如果发出相同请求的客户端可以使用缓存，而不是再次调用 Postgres 数据库，那就太好了。
但我不知道应该查看哪种缓存：网络缓存或数据库缓存。或者即使 Postgres 是最佳选择（我只是想使用它，因为它与 Django 配合得很好，而且非常健壮）。谁能给点建议？
Django 的书说 memcached 是 Django 最好的缓存，但它在内存中运行，其中一些查询的结果可能是几 GB，因此 memcached 可能会很快填满机器的内存。但也许我并不完全理解 memcached 是如何运作的。
您的查询绝不能return数GB的数据。没有实际理由这样做，因为用户不能一次吸收那么多数据。您的结果集应该被分页，这样用户一次只能看到 10、25 个结果。这样一来，您还可以将查询限制为一次仅从基于页码的特定索引开始获取 10、25 条记录。
尽管如此，缓存搜索结果页面并不是一个特别好的主意。其一，不同用户 曾经 执行完全相同搜索的可能性非常小，您最终会浪费 RAM 来缓存永远不会再次使用的结果集。此外，日志之类的东西应该是实时的。如果您 return 一个缓存的结果集，可能会有未包含的新的相关结果，从而掩盖了搜索的实用性。
如上所述，缓存可以解决的问题有限。当您构建此应用程序时，我看不出您为什么不能只插入 Django Haystack 和 Whoosh 并查看它的性能，然后轻而易举地切换到其他一些企业级搜索后端。
我正在构建一个 Django 网络应用程序，我想要一些关于缓存的建议。我对缓存知之甚少。我读过 the caching chapter in the Django book，但我很难将它与我的真实情况联系起来。
我的应用程序将是包含大量数据（150GB 服务器日志）的 Postgres 数据库上的 Web 前端。
数据库是只读的：该应用程序的目的是为用户提供一种查询数据的简单方法。例如，用户可能会在日期 A 和 B 之间请求来自服务器 X 的所有行。
所以我的数据库需要支持非常快的读操作，但它不需要担心写操作（很多 - 我会每隔几个月添加一次新数据，不管多长时间需要）。
如果发出相同请求的客户端可以使用缓存，而不是再次调用 Postgres 数据库，那就太好了。
但我不知道应该查看哪种缓存：网络缓存或数据库缓存。或者即使 Postgres 是最佳选择（我只是想使用它，因为它与 Django 配合得很好，而且非常健壮）。谁能给点建议？
Django 的书说 memcached 是 Django 最好的缓存，但它在内存中运行，其中一些查询的结果可能是几 GB，因此 memcached 可能会很快填满机器的内存。但也许我并不完全理解 memcached 是如何运作的。
您的查询绝不能return数GB的数据。没有实际理由这样做，因为用户不能一次吸收那么多数据。您的结果集应该被分页，这样用户一次只能看到 10、25 个结果。这样一来，您还可以将查询限制为一次仅从基于页码的特定索引开始获取 10、25 条记录。
尽管如此，缓存搜索结果页面并不是一个特别好的主意。其一，不同用户 曾经 执行完全相同搜索的可能性非常小，您最终会浪费 RAM 来缓存永远不会再次使用的结果集。此外，日志之类的东西应该是实时的。如果您 return 一个缓存的结果集，可能会有未包含的新的相关结果，从而掩盖了搜索的实用性。
如上所述，缓存可以解决的问题有限。当您构建此应用程序时，我看不出您为什么不能只插入 Django Haystack 和 Whoosh 并查看它的性能，然后轻而易举地切换到其他一些企业级搜索后端。