[文章作者：张宴 本文版本：v1.1 最后修改：2010.09.03 转载请注明原文链接：http://blog.zyan.cc/tcsql/]

　
　曾经有人提出，一般数据库缓存分为四种。第一种：单个对象的缓存（一个对象就是数据库一条记录），对于单个对象的临时缓存或永久缓存，用HashMap
就可以了，Key-Value方式的Memcached、Memcachedb、Tokyo
Tyrant都可以，或者直接对查询数据库的网页采用Squid做缓存，没什么太难的；第二种：列表缓存，就像论坛里帖子的列表；第三种：记录条数的缓
存，比如一个论坛板块里有多少个帖子，这样才方便实现分页。第四种：复杂一点的group，sum，count查询，比如一个论坛里按点击数排名的最
HOT的帖子列表。第一种比较好实现，后面三种比较困难，虽然可以通过各种方法来解决，但截至目前，似乎还没有使用即简单、并发处理能力又强、实时性又高
的解决办法。

　　TCSQL为列表页的实时缓存而生，是金山逍遥网技术支持部平台组以Tokyo Cabinet
DBM为底层存储与索引，结合类似Memcached的Key-Value内存对象缓存，借鉴SQL语句的SELECT、INSERT、UPDATE、
DELETE思想与功能开发的实时列表缓存数据库，能够较好地解决上述前三种类别，特别是第二种、第三种类别的高并发读写问题。

　　
TCSQL采用HTTP
GET/POST协议＋JSON数据交换格式在客户端、服务器端之间进行数据交互，支持HTTP协议的任何客户端或语言（例如JavaScript、
PHP、JSP、Perl、Python等），都能够连接TCSQL服务器进行操作。这就意味着，一些查询量非常大的应用，甚至可以直接使用运行在用户浏
览器端的JavaScript代码访问TCSQL数据库，当然，为了安全起见，你可以在中间用Nginx配以rewrite规则，对TCSQL做个反向代
理，限制一下查询权限。

　　利用开源的MySQL
UDF自定义函数扩展lib_mysqludf_urlencode、lib_mysqludf_urlencode，以及我们平台组周洋同学编写的
lib_mysqludf_http_post扩展，配以MySQL触发器，我们可以在MySQL的某张表发生插入、更新、删除操作时，自动将数据同步到
TCSQL数据库，使得TCSQL可以当MySQL从库一样使用。

　　TCSQL实时列表缓存数据库单机能够支撑1万以上的并发连接，QPS（每秒查询率）能够达到5000～15000次。

　　以下是TCSQL在10000并发连接情况下的查询速度（服务器为浪潮NF190服务器，两颗双核Xeon(TM) CPU 2.80GHz、4GB内存、1万转SCSI硬盘。）：

　　1、第一种类型A：主键查询并取出倒序第1条记录（“=”运算）：12155次请求/秒

　　查询内容：http://192.168.8.34:3888/?command=select&type=*&where=pkey:NUMEQ:随机数值&order_by=pkey&order_sort=NUMDESC&limit_skip=0&limit_max=1

　　测试结果：

　　2、第一种类型B：其他索引键查询并取出倒序第1条记录（“=”运算）：11897次请求/秒

　　查询内容：http://192.168.8.34:3888/?command=select&type=*&where=uid:NUMEQ:随机数值&order_by=pkey&order_sort=NUMDESC&limit_skip=0&limit_max=1

　　测试结果：

　　3、第二种类型：根据复合条件查询并取出倒序前10条记录：8778次请求/秒（相当于SELECT * FROM table WHERE dateline >= 随机时间戳 AND idtype = '变换的文本' ORDER BY pkey DESC LIMIT 0,10）

　　查询内容：http://192.168.8.34:3888/?command=select&type=*&where=dateline:NUMGE:随机时间戳|idtype:STREQ:变换的文本&order_by=pkey&order_sort=NUMDESC&limit_skip=0&limit_max=10

　　测试结果：

　　4、第三种类型：统计符合查询条件的记录数量：9160次请求/秒（相当于SELECT count(*) FROM table WHERE dateline >= 随机时间戳 AND idtype = '变换的文本'）

　　查询内容：http://192.168.8.34:3888/?command=select&type=count&where=dateline:NUMGE:随机时间戳|idtype:STREQ:变换的文本

　　测试结果：