Laravel Eloquent Query Cache 教程
项目介绍
Laravel Eloquent Query Cache 是一个专为 Laravel 框架设计的扩展包,旨在优化数据库查询效率,通过自动缓存 Eloquent 查询结果来减少重复数据库访问。这个工具对于那些需要频繁执行相同数据库查询的应用场景特别有用,可以显著提升应用性能。
项目快速启动
安装
首先,你需要在你的 Laravel 项目中安装此扩展包。可以通过 Composer 进行安装:
composer require renoki-co/laravel-eloquent-query-cache
安装完成后,需要在 Laravel 中注册服务提供者。打开 config/app.php 文件,在 providers 数组末尾添加:
RenokiCo\QueryCache\QueryCacheServiceProvider::class,
接下来,发布配置文件以便自定义设置:
php artisan vendor:publish --provider="RenokiCo\QueryCache\QueryCacheServiceProvider"
这将在 config 目录下生成一个名为 query-cache.php 的配置文件。
使用示例
一旦安装并配置完成,Eloquent 查询将自动被缓存。但是,你可以使用装饰器或特定方法控制缓存行为,例如使用 @cacheable 装饰器在控制器的查询上:
use RenokiCo\QueryCache\Facades\QueryCache;
public function index()
{
return User::query()
->where('status', '=', 'active')
->withCache(); // 或使用此方法手动启用缓存
}
或者,如果你想为特定查询设置不同的缓存时间:
return User::query()
->where('status', '=', 'active')
->cacheFor(now()->addMinutes(5)); // 缓存结果五分钟
应用案例和最佳实践
在实际开发中,该扩展特别适合以下场景:
- 高频数据查询:如用户列表展示,当列表不经常变动时,缓存整个列表避免重复查询。
- 多级关联查询:利用缓存减少子查询带来的额外数据库负载。
- API响应:确保相同的API请求能够迅速响应,特别是对于公共且不常变化的数据。
最佳实践包括明确标记哪些查询应该被缓存,定期检查并清理不再使用的缓存,以及对敏感或经常更新的数据采用更短的缓存生命周期。
典型生态项目
虽然本扩展本身即是为Laravel社区提供数据库查询缓存解决方案,与其他生态系统项目结合使用时,如配合laravel-permission管理权限,或者与laravel-api等API构建框架一起使用时,可以在保证安全性和高性能的前提下,简化复杂系统的开发流程,提升整体应用的用户体验和运维效率。
请注意,结合其他生态项目时,需关注各组件间版本兼容性,以避免潜在冲突。
以上就是关于 Laravel Eloquent Query Cache 的基本教程和一些实用建议,希望对你有所帮助。在实际应用中根据具体需求调整策略,最大化利用其性能优势。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0106
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00