如何构建一个高效的时间条件查询器？本文将探讨如何快速精确地查询特定时间范围内某字段的最高价和最低价，尤其是在数据写入和查询同时进行，可能导致高CPU负载和内存不足的情况下。
为了实现高性能查询，我们提出以下两种方案：
方案一：优化数据库查询
-
SQL 查询优化： 利用SQL语句优化查询效率。例如，缓存上次查询的最高价(
last_max_price)，并在SQL语句中加入该条件作为过滤条件，减少数据库处理的数据量和排序数据量，从而显著提升查询速度。 -
分布式缓存： 使用Redis等分布式缓存技术，将价格数据存储在Redis的zset数据结构中。利用zset的特性，可以直接从Redis中获取指定时间范围内的最高价和最低价，避免了对数据库的频繁访问。
方案二：基于Redis的无数据库排序
-
复合排序字段： 设计一个复合排序字段，将时间戳（整数部分）和价格（小数部分）组合在一起。例如，时间戳为整数部分，价格为小数部分。
-
Redis排序： 将复合排序字段存储在Redis中。使用
ZRANGEBYSCORE命令根据时间范围和价格进行排序，快速定位最高价和最低价。 -
结果解析： 获取到复合排序字段后，将其解析为时间戳和价格，分别返回最高价和最低价。
通过以上两种方案，可以有效地构建一个高性能的时间条件查询器，满足在高并发环境下快速查询特定时间范围内最高价和最低价的需求。 选择哪种方案取决于具体的数据量、性能要求以及系统架构。
