面试题：Redis在提升MySQL数据洞察能力中的预计算应用场景

Question

请阐述在《Redis预计算结果提升MySQL数据洞察能力》场景下，Redis可以对哪些类型的MySQL查询进行预计算，举例说明如何通过Redis预计算来优化MySQL查询性能，比如在统计某电商平台商品分类销量时，如何利用Redis实现预计算？

Answer 1

可预计算的MySQL查询类型

1. 聚合查询：例如统计总数、求和、平均值等。比如统计某电商平台商品的总销量，可在Redis中提前计算并存储总销量值。
2. 分组聚合查询：像按商品分类统计销量，按时间段统计订单量等。以电商平台按商品分类统计销量为例，提前将每个分类的销量计算并存储在Redis中。
3. 热门数据查询：如热门商品、热门分类等，提前在Redis中缓存热门数据及相关统计信息。

利用Redis预计算优化MySQL查询性能示例 - 统计电商平台商品分类销量

1. 实时更新：当电商平台有新的商品销售记录产生时，在更新MySQL数据库记录的同时，更新Redis中对应商品分类的销量。例如，使用Redis的哈希数据结构，以商品分类ID为键，销量为值。每次有新销售记录，通过HINCRBY命令增加对应分类的销量。如Python代码示例：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def update_category_sales(category_id, amount):
    r.hincrby('category_sales', category_id, amount)

2. 查询优化：当需要统计商品分类销量时，优先从Redis中获取数据。如果Redis中存在对应数据，则直接返回，无需查询MySQL。例如在Python中：

def get_category_sales(category_id):
    sales = r.hget('category_sales', category_id)
    if sales:
        return int(sales)
    else:
        # 若Redis中没有，再查询MySQL，这里省略MySQL查询代码
        pass

通过这种方式，减少了对MySQL的查询压力，特别是在高并发场景下，可显著提升查询性能。