MacCMS10缓存数据查询功能优化:支持字段筛选参数
2025-07-01 07:40:19作者:何将鹤
在MacCMS10这个开源CMS系统的开发过程中,最近针对模型层的缓存数据查询功能进行了一项重要优化。这项优化主要针对listCacheData()方法,为其增加了字段筛选参数的支持,使得开发者能够更灵活地控制返回的数据字段。
功能背景
在视频点播系统等应用中,Vod模型经常需要从缓存中获取数据列表。原有的listCacheData()方法虽然提供了基本的缓存查询能力,但在实际开发中,开发者经常遇到只需要获取部分字段而非全部字段的情况。全字段返回不仅会增加网络传输负担,也可能带来不必要的数据暴露风险。
技术实现
优化后的方法签名如下:
model('Vod')->listCacheData($param, $field = null)
其中:
$param参数保持原有功能,用于指定查询条件- 新增的
$field参数为可选参数,支持字符串或数组形式,用于指定需要返回的字段
使用示例
- 获取指定字段(字符串形式):
$data = model('Vod')->listCacheData(['status' => 1], 'id,title,cover');
- 获取指定字段(数组形式):
$data = model('Vod')->listCacheData(['status' => 1], ['id', 'title', 'cover']);
- 获取全部字段(保持向后兼容):
$data = model('Vod')->listCacheData(['status' => 1]);
优化意义
这项优化带来了几个显著优势:
- 性能提升:减少了不必要字段的查询和传输,特别是在大数据量场景下效果明显
- 安全性增强:避免敏感字段的意外暴露
- 灵活性提高:开发者可以根据实际需求精确控制返回字段
- 兼容性保持:不影响现有代码的正常运行
最佳实践建议
在实际项目中使用时,建议:
- 明确列出所需字段,而不是使用通配符
- 对于频繁调用的接口,固定返回字段集以保证缓存效率
- 避免在循环中动态改变字段选择,这可能导致缓存碎片化
- 对于关联查询,考虑使用
field参数控制关联模型的字段
这项优化体现了MacCMS10项目对开发者体验的持续关注,通过这样的小而美的改进,使得框架在保持简洁的同时,功能更加完善和实用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
Error Correction Coding——mathematical methods and algorithms:深入理解纠错编码的数学精髓 HP DL380 Gen9iLO固件资源下载:提升服务器管理效率的利器 RTD2270CLW/RTD2280DLW VGA转LVDS原理图下载介绍:项目核心功能与场景 JADE软件下载介绍:专业的XRD数据分析工具 常见材料性能参数pdf下载说明:一键获取材料性能参数,助力工程设计与分析 SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第四修改版:让电机控制更高效 Oracle Instant Client for Microsoft Windows x64 10.2.0.5下载资源:高效访问Oracle数据库的利器 鼎捷软件tiptop5.3技术手册:快速掌握4gl语言的利器 源享科技资料大合集介绍:科技学习者的全面资源库 潘通色标薄全系列资源下载说明:设计师的创意助手
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler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。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134