大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于1mall的问题，于是小编就整理了2个相关介绍1mall的解答，让我们一起看看吧。
Guava、Memcached和Redis，选哪个比较好
1 存储位置比较
Guava是本地内存，Redis和Memcached是分布式缓存需要远程访问。从提升性能角度，我们要把数据放到离用户更近的地方，所以优先考虑Guava使用。
2 存储空间比较
本地内存虽然离用户更近，访问速度也更快，但是存储空间有限，存储空间上限就是单台服务器内存上限，还要考虑其它功能使用内存情况和系统本身内存开销。所以当需要缓存的数据太多时，考虑分布式缓存，因为分布式缓存可以横向扩展例，增加存储空间。
3 持久化特性比较
我们一般使用本地内存时仅仅用来提升性能，不存储持久化数据。Redis提供持久化存储功能，Memcached不提供持久化功能。
4 存储数据类型比较
Redis提供非常丰富存储类型，提供String，List，Set，Hash等数据类型，Memcached存储只能存储比较简单数据类型。
5 其它特性比较
Memcached缓存对象大小不要大于1M，而且key长度不要大于250字符，如果大于250个字符那么先进行MD5(key)再存储。
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简单来说，Redis 就是一个数据库。
不同于传统数据库将数据保存在磁盘中，Redis 将数据存在内存中，所以它也经常被叫做内存数据库；同时 Redis 存储也被叫做 NoSQL 数据库、非关系型数据库。
因为 Redis 将数据保存在内存中，所以读写速度会非常快，因此 Redis 被广泛应用做缓存或其他需要高速读写的场景。
软件架构中引入 Redis ，是因为它“又快又强”。
mysql优化教程
1、对SQL语句、索引、表结构等进行优化。
2、开启查询缓存，Query Cache缓存了SELECT查询及其结果数据集，当执行一个同样的SELECT查询时，MySQL会从内存中直接取出结果，加快了查询执行速度、减小了数据库的压力。执行SHOW VARIABLES LIKE ‘have_query_cache’;可以查看MySQL查询缓存是否打开，开启查询缓存只需配置my.cnf文件即可，具体如下：
query_cache_type = 1
query_cache_size = 128M
query_cache_limit = 1M
保存好后重启MySQL。
3、选用InnoDB存储引擎，MySQL常用存储引擎是MyISAM和InnoDB，二者区别如下：
MyISAM
查询速度快；
支持表级锁，在上锁期间表上不能进行其他操作；
支持全文检索；
首先，mysql优化并不是一个单纯的优化，可能涉及到系统调整，mysql参数调整。mysql集群架构的调整，schema,表，字段的调整。因此，我们在谈优化的时候，其实是一个综合的问题。
建议：
1.对系统有一定的了解，比如磁盘IO，内存算法，CPU numa问题，TCP/IP原理等。
2.对mysql的原理，基本的参数，引擎，表，字段比较精通。
3.要对schema的设计，表设计，字段设计有足够的了解和认知度。
4.对mysql索引，主键，外键，组合索引，前缀原则等了然于心。
5.SQL的优化，要让mysql干它擅长的事：数据存取，而不是复杂逻辑计算。这里面内容非常多，技巧也特别多，除了看资料，还需要动手测试。
6.有些时候，不是仅仅对SQL优化，就能解决问题的，可能涉及到缓存，例如：分布式缓存redis等。
7.对于JSON类型数据，你要了解mysql如何高效使用，也可能会使用mongodb，也需要了解。它的应用场景。
8.也行上面都做了，还是无法解决一些问题的时候，可能就要涉及到mysql架构的调整。常见的mysql架构，以及相关技术，要清楚。
答： 本文邀请ryangz分享近来项目的mysql优化经验~
了解select的执行顺序有助于理解语句的结果并对其进行优化，执行顺序如下：
可以通过show status like ‘XXX’, show global status like ‘XXX’，show variables like ‘XXX’ 查看很多重要的数据，eg：Connections 连接数，Slow_queries 慢查询（可以用 show variables like ‘%slow%’来查询是否开启慢查询日志）等等。
可以通过 desc sql命令 （同样可是使用explain命令，用法相同）获取这个查询的各种属性，检查这个语句是否达到性能标准。着重看重点要看这几列：
rows（影响行数）
select_type（查询类型，是单表查询还是多表查询）
type、possible_key和key（可能用到的索引，以及真正用到索引等）
[ possible_key说明可能用到索引competition_id，但是key为null表明最终没有使用索引，进行了全表扫描，rows为全表数量 ]
对数据库优化我认为可以分一下步骤进行：
1、表结构优化；
根据实际项目的业务逻辑，对表结构进行合理拆分，和合并；减少数据冗余；适度的反范式。
对表字段选择适当的字段类型；
2、sql语句优化；
针对一下特定的SQL查询进行优化，可以开启mysql慢日志，锁定慢查询语句然后进行查询优化；具体的优化方案还得根据实际业务来定；比如select * 替换 具体的查询字段；OR改写为IN()查询；查分join查询等等；
3、合理构建索引，优化索引，避免滥用；
建立索引被多少人认为是提升数据库性能的审计，于是甚至有人说把where后面所有的查询字段都加上索引；需要搞清楚的是，索引的确可以大大提高查询效率，但是索引对应添加和更新数据，增加了大量的I/O，而且对表的存在空间增大；不合理的索引反而成了累赘。
4、构建集群；
搭建数据库集群，配合数据库中间件实现读写分离负载均衡；
5、存储业务拆分；
对于一些业务和数据通过其他方式存在进行优化，比如检索字段可以用ES或者Solr进行查分。
MySQL的优化要根据实际业务，并没有什么通用的优化。
其实其他回答都说的很全，
但是我从比较实际的地方说说吧。
slowLog会记录MySQL执行过的慢查询，比较佛系的办法就是让它记录一段时间，
然后查看里面执行的语句。
比如：SELECT * FROM tbl WHERE Date = CURDATE();
你可以通过执行 desc SELECT * FROM tbl WHERE Date = CURDATE();
这个时候Mysql就会显示执行这句sql的计划，
如果你发现是全表查询，这个时候尝试在Date上增加索引，
然后再跑一次DESC，这个时候你就会发现这句语句已经走了索引。
到此，以上就是小编对于1mall的问题就介绍到这了，希望介绍关于Guava、Memcached和Redis，选哪个比较好的2点解答对大家有用。
