用缓存优化高频时间数据查询，缓解数据库压力

本文探讨如何优化高频时间范围数据查询以减轻数据库压力。 主要介绍两种策略：一是通过优化SQL语句，例如缓存上次查询结果中的最高价作为查询条件，减少数据库访问次数和数据处理量；二是利用Redis的zset数据结构，将时间戳和价格组合成分数，利用`zrangebyscore`命令高效获取指定时间范围内的价格数据，并按价格排序。 选择哪种策略取决于具体应用场景和数据规模，最终目标是显著提升系统性能，降低数据库负载。

缓解数据库压力：优化高频时间范围数据查询的缓存策略

频繁的时间范围数据查询会给数据库带来巨大的压力。本文介绍两种有效的缓存策略来优化此类查询，从而减轻数据库负担。

策略一：SQL 查询优化

通过优化SQL语句，减少数据库的访问次数和数据处理量。一种方法是缓存上次查询结果中的最高价，并将其作为查询条件。

例如，以下SQL语句只查询价格高于上次缓存最高价的数据：

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