看你的系统是BS还是CS结构的。如果是CS，前台控件可直接绑定，然后可进行查询等操作。如果是BS，建议不要用服务器控件在页面。采用Webservice吧。前台用html
Ⅱ 数据库缓存机制是什么就是缓存是如何作用数据库的越详细越好。要对的。
缓存的介质一般是内存，所以读写速度很快。但如果缓存中存放的数据量非常大时，也会用硬盘作为缓存介质。缓存的实现不仅仅要考虑存储的介质，还要考虑到管理缓存的并发访问和缓存数据的生命周期。
Ⅲ java怎么将数据库的数据做缓存，方便查找。
你的数据非常大，那你写入内存会不会比较占资源，为什么不用异步刷新，让它显示不部分再慢慢加载
Ⅳ CI开启数据库缓存，总是没有用缓存的文件
还有文件缓存也没有效果，在想要缓存的页面的控制器方法中添加$this->output->cache(10); 然后打开浏览器的该页面，应该就会子自动将静态页面存储在application/cache文件夹中吧？但是还是什么都没有？
Ⅳ 应用层的数据怎么放入数据库缓存
代码一：原来的存储过程
则加入缓存层之后的代码如下：
CREATE PROCEDURE dbo.usp_GetRelatedItems
@ItemID INT AS
BEGIN
IF EXISTS(SELECT * FROM Cache.dbo.GetRelatedItems
WHERE ItemID=@ItemID)
SELECT *
FROM Cache.dbo.GetRelatedItems
WHERE ItemID=@ItemID
ELSE
SELECT RelatedItemID,RelatedItemName
FROM dbo.BigComplicatedView
WHERE SoldItemID=@ItemID;
END
GO
代码二：实现缓存（一）
代码二引入了一个新表Cache.dbo.GetRelatedItems，其中Cache是新建的数据库。该表中的列比usp_GetRelatedItems的返回结果多了一个输入字段和一个ID，其格式如下：
该表中的数据可以根据需要每天晚上或者每周进行一次truncate。另外，在实际工作中实现这样一个方案时，他还会根据大量A/B性能测试的结果创建恰当的聚簇索引。
Ⅵ 在PHP中怎么对数据进行缓存读取功能
1、普遍缓存技术：
数据缓存：这里所说的数据缓存是指数据库查询PHP缓存机制，每次访问页面的时候,都会先检测相应的缓存数据是否存在，如果不存在，就连接数据库，得到数据，并把查询结果序列化后保存到文件中，以后同样的查询结果就直接从缓存表或文件中获得。
用的最广的例子看Discuz的搜索功能，把结果ID缓存到一个表中，下次搜索相同关键字时先搜索缓存表。
举个常用的方法，多表关联的时候，把附表中的内容生成数组保存到主表的一个字段中，需要的时候数组分解一下，这样的好处是只读一个表，坏处就是两个数据同步会多不少步骤，数据库永远是瓶颈，用硬盘换速度，是这个的关键点。
2、 页面缓存：
每次访问页面的时候，都会先检测相应的缓存页面文件是否存在，如果不存在，就连接数据库，得到数据，显示页面并同时生成缓存页面文件，这样下次访问的时候页面文件就发挥作用了。(模板引擎和网上常见的一些PHP缓存机制类通常有此功能)
3、 时间触发缓存：
检查文件是否存在并且时间戳小于设置的过期时间,如果文件修改的时间戳比当前时间戳减去过期时间戳大，那么就用缓存，否则更新缓存。
4、 内容触发缓存：
当插入数据或更新数据时，强制更新PHP缓存机制。
5、 静态缓存：
这里所说的静态缓存是指静态化，直接生成HTML或XML等文本文件，有更新的时候重生成一次，适合于不太变化的页面，这就不说了。
以上内容是代码级的解决方案，我直接CP别的框架，也懒得改，内容都差不多，很容易就做到，而且会几种方式一起用，但下面的内容是服务器端的缓存方案，非代码级的，要有多方的合作才能做到
6、 内存缓存:
Memcached是高性能的，分布式的内存对象PHP缓存机制系统，用于在动态应用中减少数据库负载，提升访问速度。
7、 php的缓冲器：
有eaccelerator， apc， phpa，xcache，这个这个就不说了吧，搜索一堆一堆的，自己看啦，知道有这玩意就OK
8、 MYsql缓存：
这也算非代码级的，经典的数据库就是用的这种方式，看下面的运行时间，0.09xxx之类的
9、 基于反向代理的Web缓存:
如Nginx，SQUID，mod_proxy(apache2以上又分为mod_proxy和mod_cache)
Ⅶ 如何Android数据库缓存进行管理
无论大型或小型应用，灵活的缓存可以说不仅大大减轻了服务器的压力，而且因为更快速的用户体验而方便了用户。
Android的apk可以说是作为小型应用，其中99%的应用并不是需要实时更新的，而且诟病于蜗牛般的移动网速，与服务器的数据交互是能少则少，这样用户体验才更好，这也是我们有时舍弃webview而采用json传输数据的原因之一。
采用缓存，可以进一步大大缓解数据交互的压力，特此，我们简略列举一下缓存管理的适用环境：
1. 提供网络服务的应用
2. 数据更新不需要实时更新，但是哪怕是3-5分钟的延迟也是可以采用缓存机制。
3. 缓存的过期时间是可以接受的(不会因为缓存带来的好处，导致某些数据因为更新不及时而影响产品的形象等)
带来的好处：
1. 服务器的压力大大减小
2. 客户端的响应速度大大变快(用户体验)
3. 客户端的数据加载出错情况大大较少，大大提高了应有的稳定性(用户体验)
4. 一定程度上可以支持离线浏览(或者说为离线浏览提供了技术支持)
一、缓存管理的方法
这里的缓存管理的原理很简：通过时间的设置来判断是否读取缓存还是重新下载。
里面会有一些细节的处理，后面会详细阐述。
基于这个原理，目前鄙人见过的两种比较常见的缓存管理方法是:数据库法和文件法。
二、数据库法缓存管理
这种方法是在下载完数据文件后，把文件的相关信息如url，路经，下载时间，过期时间等存放到数据库，下次下载的时候根据url先从数据库中查询，如果查询到当前时间并未过期，就根据路径读取本地文件，从而实现缓存的效果。
从实现上我们可以看到这种方法可以灵活存放文件的属性，进而提供了很大的扩展性，可以为其它的功能提供一定的支持；
从操作上需要创建数据库，每次查询数据库，如果过期还需要更新数据库，清理缓存的时候还需要删除数据库数据，稍显麻烦，而数据库操作不当又容易出现一系列的性能，ANR问题，实现的时候要谨慎，具体作的话，但也只是增加一个工具类或方法的事情。
还有一个问题，缓存的数据库是存放在/data/data/<package>/databases/目录下，是占用内存空间的，如果缓存累计，容易浪费内存，需要及时清理缓存。
当然这种方法从目前一些应用的实用上看，我没有发现什么问题。
本文我侧重强调第二种方法，第一种方法的实现，就此掠过。
三、文件法缓存管理
这种方法，使用File.lastModified()方法得到文件的最后修改时间，与当前时间判断是否过期，从而实现缓存效果。
实现上只能使用这一个属性，没有为其它的功能提供技术支持的可能。
操作上倒是简单，比较时间即可。本身处理也不容易带来其它问题，代价低廉。
四、文件法缓存管理的两点说明
1. 不同类型的文件的缓存时间不一样。
笼统的说，不变文件的缓存时间是永久，变化文件的缓存时间是最大忍受不变时间。
说白点，图片文件内容是不变的，直到清理，我们是可以永远读取缓存的。
配置文件内容是可能更新的，需要设置一个可接受的缓存时间。
2. 不同环境下的缓存时间标准不一样。
无网络环境下，我们只能读取缓存文件，哪怕缓存早就过期。
wifi网络环境下，缓存时间可以设置短一点，一是网速较快，而是流量不要钱。
移动数据流量环境下，缓存时间可以设置长一点，节省流量，就是节省金钱，而且用户体验也更好。
举个例子吧，最近本人在做的一个应用在wifi环境下的缓存时间设置为5分钟，移动数据流量下的缓存时间设置为1小时。
这个时间根据自己的实际情况来设置：数据的更新频率，数据的重要性等。
五、何时刷新
开发者一方面希望尽量读取缓存，用户一方面希望实时刷新，但是成都网站制作响应速度越快越好，流量消耗越少越好，是一个矛盾。
其实何时刷新我也不知道，这里我提供两点建议：
1. 数据的最长多长时间不变，对应用无大的影响。
比如，你的数据更新时间为1天，则缓存时间设置为4~8小时比较合适，一天他总会看到更新，如果你觉得你是资讯类应用，再减少，2~4小时，如果你觉得数据比较重要或者比较受欢迎，用户会经常把玩，再减少，1~2小时，依次类推。
为了保险起见，你可能需要毫无理由的再次缩减一下。
2. 提供刷新按钮。
上面说的保险起见不一定保险，最保险的方法使在相关界面提供一个刷新按钮，为缓存，为加载失败提供一次重新来过的机会，有了这个刷新按钮，我们的心也才真的放下来。
Ⅷ 怎么实现redis的数据库的缓存
大致为两种措施：
一、脚本同步：
1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。
2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。
二、业务层实现：
1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。
2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。
Ⅸ 用redis 做为数据缓存，怎么能把redis中的数据定时更新到mysql中
这是个有坑的方法，一般流量不大的情况可以用，比如，后台系统。但是前端用户流量大的场景下，一旦热数据缓存命中率发生问题，瞬间转移到数据库的请求会把系统搞死的。所以，不应该采用这种策略。