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DeepSeek辅助编写的带缓存检查的数据库查询缓存系统

news 2025/8/9 18:01:14

以下是加入缓存检查逻辑的完整程序，如果查询已存在缓存中，则直接使用缓存结果：

import db.sqlite
import x.json2
import os
import stringsstruct QueryCache {id intsql_query stringdescription stringjson_data stringcreated_at string
}fn main() {// 连接缓存数据库mut cache_db := sqlite.connect('query_cache.db') or {eprintln('连接缓存数据库失败: ${err}')return}defer {cache_db.close() or {}}// 主循环for {// 用户输入query := os.input('\n请输入SQL查询语句(输入q退出): ')if query == 'q' {println('退出程序')break}description := os.input('请输入查询描述(中文): ')// 1. 首先检查缓存cached_rows := cache_db.exec_param('SELECT json_data FROM result_cache WHERE sql_query = ? LIMIT 1', query) or {eprintln('检查缓存失败: ${err}')continue}if cached_rows.len > 0 {println('(从缓存读取结果)')display_results(cached_rows[0].vals[0].str())continue}println('(执行新查询并缓存结果)')// 2. 连接源数据库并执行查询(缓存不存在时才执行)mut source_db := sqlite.connect('food.db') or {eprintln('连接源数据库失败: ${err}')continue}// 使用exec_map获取结果rows := source_db.exec_map(query) or {source_db.close() or {}eprintln('查询执行失败: ${err}')continue}// 3. 转换引号并存入缓存json_data := convert_quotes_only(rows)println('\n即将存入的JSON数据:')println(json_data)cache_db.exec_param_many('INSERT OR REPLACE INTO result_cache (sql_query, description, json_data)VALUES (?, ?, ?)', [query, description, json_data]) or {source_db.close() or {}eprintln('缓存结果失败: ${err}')continue}source_db.close() or {}// 4. 从缓存中读取最新结果并显示new_cached_rows := cache_db.exec_param('SELECT json_data FROM result_cache WHERE sql_query = ? LIMIT 1', query) or {eprintln('读取缓存失败: ${err}')continue}if new_cached_rows.len == 0 {eprintln('意外错误: 缓存写入成功但读取失败')continue}display_results(new_cached_rows[0].vals[0].str())}
}fn convert_quotes_only(rows []map[string]string) string {mut json_str := strings.new_builder(1024)json_str.write_string('[')for i, row in rows {if i > 0 {json_str.write_string(', ')}json_str.write_string('{')mut first := truefor key, val in row {if !first {json_str.write_string(', ')}escaped_key := json2.encode(key).trim('"')escaped_val := json2.encode(val).trim('"')json_str.write_string('"${escaped_key}":"${escaped_val}"')first = false}json_str.write_string('}')}json_str.write_string(']')result := json_str.str()json_str.free()return result
}fn display_results(json_data string) {raw_data := json2.raw_decode(json_data) or {println('JSON解析失败: $err')return}json_array := raw_data.arr()if json_array.len == 0 {println('空结果集')return}first_obj := json_array[0].as_map()mut headers := []string{}mut alignments := []string{}for key, val in first_obj {headers << keyif val is int || val is f64 {alignments << '--:'} else {alignments << '--'}}println('\n查询结果:')println(headers.join('|'))println(alignments.join('|'))for item in json_array {obj := item.as_map()mut row := []string{}for header in headers {val := obj[header] or { json2.Null{} }if val is json2.Null {row << 'NULL'} else {row << val.str()}}println(row.join('|'))}
}

主要改进点

缓存检查逻辑：
- 在用户输入查询后，首先检查缓存是否存在该查询结果
- 如果存在，直接显示缓存结果并跳过后续步骤
- 如果不存在，才执行源数据库查询和缓存写入
用户提示：
- 添加"(从缓存读取结果)“和”(执行新查询并缓存结果)"提示
- 让用户清楚知道数据来源
性能优化：
- 避免不必要的源数据库查询
- 减少重复数据的处理和存储
流程清晰：
- 将程序流程分为明确的4个步骤：
  1. 检查缓存
  2. 查询源数据库(仅在缓存不存在时)
  3. 写入缓存(新查询时)
  4. 显示结果

使用示例

执行本程序前首先准备好2个sqlite数据库

#!/bin/bash# 初始化源数据库
sqlite3 food.db <<EOF
CREATE TABLE IF NOT EXISTS foods (id INTEGER PRIMARY KEY,name TEXT,category TEXT,calories INTEGER,fats_g REAL,sugars_g REAL
);
EOFsqlite3 food.db "INSERT INTO foods VALUES(1,'Apple','fruit',52,0.2,10.4);"
sqlite3 food.db "INSERT INTO foods VALUES(2,'Chicken','meat',239,14,0);"
# 初始化缓存数据库
sqlite3 query_cache.db <<EOF
CREATE TABLE IF NOT EXISTS result_cache (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,sql_query TEXT UNIQUE,description TEXT,json_data TEXT,created_at TEXT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX idx_sql_query ON result_cache(sql_query);
EOFecho "数据库初始化完成"

然后如此执行

请输入SQL查询语句(输入q退出): SELECT * FROM foods
请输入查询描述(中文): 获取所有食物
(执行新查询并缓存结果)即将存入的JSON数据:
[{"id":"1","name":"Apple","category":"fruit","calories":"52","fats_g":"0.2","sugars_g":"10.4"},{"id":"2","name":"Chicken","category":"meat","calories":"239","fats_g":"14.0","sugars_g":"0.0"}]查询结果:
id|name|category|calories|fats_g|sugars_g
--|--|--|--|--|--
1|Apple|fruit|52|0.2|10.4
2|Chicken|meat|239|14.0|0.0请输入SQL查询语句(输入q退出): SELECT * FROM foods
请输入查询描述(中文): 再次获取食物
(从缓存读取结果)查询结果:
id|name|category|calories|fats_g|sugars_g
--|--|--|--|--|--
1|Apple|fruit|52|0.2|10.4
2|Chicken|meat|239|14.0|0.0请输入SQL查询语句(输入q退出): select max(name) max_name,min(fats_g)*10 min_fats from foods
请输入查询描述(中文): 取出最大的食物和最小的脂肪
(执行新查询并缓存结果)即将存入的JSON数据:
[{"max_name":"Chicken", "min_fats":"2.0"}]查询结果:
max_name|min_fats
--|--
Chicken|2.0请输入SQL查询语句(输入q退出): q
退出程序