如何实现比重复query更快的MySQL海量数据获取方案

你这个场景是非常典型的公共读数据缓存场景，因为所有用户请求返回的是同一份数据，完全不需要每次请求穿透到MySQL，直接做预加载缓存就能解决，按你的数据量和部署架构选对应方案就行：

• 服务本地内存缓存
  适合单服务节点部署、公共数据量在GB级以内的情况。直接在服务启动阶段就执行一次全量查询，把这部分数据拉到服务进程的内存里存着，后续所有用户的同类请求直接读内存返回，没有网络IO开销，响应速度是最快的。
  实现不用搞复杂，Java技术栈直接用Caffeine做内存存储，Go技术栈用Ristretto就够，提前算好数据的内存占用量，别把服务的可用内存撑爆。如果这部分数据有偶发更新需求，配个定时任务（比如每30分钟/1小时全量拉取最新数据覆盖内存），或者加个后台手动触发刷新的接口就行，完全不用让用户请求走数据库查询。
• 分布式缓存
  适合多服务节点集群部署、公共数据量在几十GB到上百GB级的情况。先做缓存预热：集群启动完成后，由单个节点执行一次全量查询，把MySQL里的公共数据拉取后序列化存入Redis这类分布式缓存，其他节点直接读缓存即可。
  注意如果数据量很大，不要拆成过多细粒度小key，会大幅拉低读取性能，可以按业务查询维度做分片大key，或者用Redis Hash结构做聚合存储。数据更新的时候只要同步触发一次缓存全量刷新即可，因为是全局共用一份数据，不存在多副本一致性问题，维护成本极低。
• 预生成静态文件
  适合公共数据量达到TB级、几乎不会频繁变更的超海量数据场景。提前跑离线定时任务，把MySQL里的这部分数据导出为压缩后的结构化分片文件（比如压缩JSON、Parquet格式），存到服务本地磁盘或者对象存储中，服务启动时只需要把文件的位置、偏移量索引加载到内存，用户请求过来直接按索引读取对应文件块返回，性能远高于数据库查询，存储成本也比全量塞入内存/缓存低很多。

实操提醒：因为所有用户返回的是同一份数据，全局只需要存一份缓存副本即可，不需要按用户维度拆分缓存键，不会产生额外的存储空间浪费。如果请求带少量筛选、排序参数，直接把全量基础数据存在缓存/内存里，在应用层做计算筛选，速度比MySQL全表扫快至少一个数量级。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Teme