大量数据缓存
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[待解决问题]
数据场景：
1、对象实体有大概150个左右的属性字段，还包括个别子表。其中需要用于查询的字段在60个左右；
2、数据的总量在1-2万；
3、对象实体的字段不是固定的，由于型号不同字段有所差异。所以把属性字段全是平级存储的，类似淘宝里面商品属性的存储方式；
服务器场景：
1、由于是创业型公司，没有大量的资金购买多台服务器做集群，只有一台云服务器（内存4G），并且运行了3个网站；
业务场景：
1、需要快速的进行查询到符合条件的数据；
2、由于条件限制，不希望大量的消耗内存资源。看过memcached、redis、mongodb，但并没有真正的实际经验。
希望：
在现有的条件下，能够最快的满足查询优化，能够迅速的加载数据。考虑使用缓存，但不知道哪种比较适合？？？
所有回答(3)
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Redis集群
哥，Redis集群内存要吃完哦
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这配置，还是先从优化SQL，数据库设计考虑吧
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你的场景下还是直接考虑普通关系型数据库。
1.没内存，内存相关的那些就放弃吧，mongo的话可以考虑下（你数据量就这么大的话mongo的松散document类型很符合你的条件），但前提条件是你的查询不能太过于复杂，否则用mongo实现起来有点费力
类似 select * from tb where ...order by ... skip ... limit ...这种我感觉已经到了mongo的极限了，你要是想做个join的话要么用mongo中的特殊类型，要么就要用代码去弥补
2.使用传统数据库，考虑到你这只有1,2万数据，实际查询不会有什么压力，但如果你要是什么60个字段做like那估计要测试下
3.基于你数据量不大的基础上另辟蹊径，用solr来进行数据存储和查询，实现难度偏高点，但可能相对第二条的极端条件下有更好表现。