cache是缓存数据库

Cache是缓存数据库

在计算机领域中，缓存（Cache）是一种可以加速数据读取速度的技术。它是利用高速存储器将相对较慢的存储器或数据存储器中的数据复制到其中，以加快访问这些数据的速度。缓存技术可以被用于多种类型的应用场景，包括图像处理、视频流、网站数据等。

在数据库领域中，缓存技术被广泛运用于加速数据读取的速度。缓存数据库（Cache Database）就是一个专门用于存储缓存数据的数据库。它可以将读取数据时的复杂计算过程从关系型数据库中剥离出来，并且将这些计算结果缓存到独立的存储中。这些缓存的数据可以快速访问，以便在需要的时候快速地获取相应的结果，从而加速应用程序的运行速度。

为了更好的理解Cache，下面给大家介绍一下Python中的缓存技术。

Python中的Cache

在Python中，可以使用functools.lru_cache()函数来实现缓存。这个函数可以缓存函数的调用结果，以便在下次调用时直接返回缓存的结果，而不需要重新计算。

下面是一个示例代码，此代码计算斐波那契数列的第n项值：

import time
import functools

@functools.lru_cache(maxsize=16)
def fibonacci(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

start_time = time.time()
result = fibonacci(30)
print(result)
end_time = time.time()

print("Time taken:", end_time - start_time, "s")

上述代码使用了functools.lru_cache()函数来实现斐波那契数列的计算，同时还使用了maxsize参数来设置缓存的大小。这个参数可以控制缓存结果的数量，当缓存超过指定的大小时，旧的缓存结果会被清除以便腾出缓存空间。

通过运