面试题：Redis在预计算结果优化MySQL趋势分析查询中的应用方式

利用Redis特性预计算结果

数据缓存：
- Redis具有高速读写的特性，非常适合作为缓存。在趋势分析场景中，可以将MySQL中经常查询的趋势分析结果缓存到Redis中。例如，对于按天统计的用户活跃度趋势数据，当第一次从MySQL查询并计算出结果后，将其存储到Redis中，使用合适的键值对，如键为“user_activity_daily_trend”，值为序列化后的趋势分析数据（可以是JSON格式等）。后续再有相同的趋势分析查询请求时，先从Redis中获取数据，如果存在则直接返回，避免重复查询MySQL。
数据聚合：
- Redis的哈希（Hash）结构和有序集合（Sorted Set）可以用于预计算聚合结果。以电商销售数据为例，要分析不同品类商品的销售额趋势。可以在Redis的哈希结构中，以品类为键，将每天的销售额作为字段值进行存储和更新。每天业务数据产生时，同时更新Redis哈希中的对应数据。当需要查询某个品类一段时间内的销售额趋势时，直接从Redis哈希获取数据进行展示，而无需从MySQL中大量读取原始销售记录再进行计算。对于需要按时间顺序分析的数据，有序集合能很好地满足需求，以时间戳作为分数，相关数据作为成员，方便进行范围查询等趋势分析操作。
定期更新：
- 可以设置定时任务，例如使用Linux的Cron或者应用内的定时调度机制，定期重新计算趋势分析数据并更新到Redis。比如每天凌晨对前一天的业务数据进行全面的趋势分析计算，更新Redis中的缓存数据，这样既保证了数据的时效性，又减少了实时查询MySQL的压力。

减轻MySQL趋势分析查询压力举例

假设我们要分析网站用户登录次数的月度趋势。

初始查询：

首次请求月度用户登录次数趋势数据时，从MySQL数据库中查询相关数据，查询语句可能类似：

SELECT MONTH(log_time) AS month, COUNT(*) AS login_count
FROM user_login_log
GROUP BY MONTH(log_time);

计算出结果后，将结果存储到Redis中，例如使用Python的redis - py库：

import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
result = [{"month": 1, "login_count": 100}, {"month": 2, "login_count": 120},...] # 假设查询结果
r.set('user_login_monthly_trend', str(result))

后续查询：

后续再有获取月度用户登录次数趋势数据的请求时，先尝试从Redis中获取：

data = r.get('user_login_monthly_trend')
if data:
    return eval(data)
else:
    # 重新从MySQL查询并更新Redis
    # 执行上述MySQL查询
    # 重新计算并更新Redis
    pass

这样，大部分情况下，趋势分析查询可以直接从Redis获取数据，大大减轻了MySQL的查询压力，特别是在高并发的趋势分析查询场景下效果更为显著。

面试题：Redis在预计算结果优化MySQL趋势分析查询中的应用方式

知识考点

面试题答案

利用Redis特性预计算结果

减轻MySQL趋势分析查询压力举例