2.10. 索引和查询缓存

查询数据网格缓存可让您分析和过滤数据以获取实时见解。例如，假设一个在线游戏，其中 players在某种程度上相互竞争。如果您要在任意一个时间使用前十个播放器实施领导板，您可以创建一个查询来找出哪个 players 在任意一个时间都有最大点，并将结果限制为最多 10：

Query topTenQuery = playersScores
  .create("from com.redhat.PlayerScore ORDER BY p.score DESC, p.timestamp ASC")
  .maxResults(10);
List<PlayerScore> topTen = topTenQuery.execute().list();

Query topTenQuery = playersScores
  .create("from com.redhat.PlayerScore ORDER BY p.score DESC, p.timestamp ASC")
  .maxResults(10);
List<PlayerScore> topTen = topTenQuery.execute().list();

前面的示例演示了使用查询的好处，因为它可让您找到与可能数百万缓存条目匹配的十个条目。

但是，在性能影响方面，您应该考虑索引操作与查询操作之间的权衡。将 Data Grid 配置为索引缓存会导致查询更快。如果没有索引，查询必须滚动缓存中的所有数据，从而根据类型和数据量来减慢结果。

启用索引时，对写入有可测量的丢失。但是，在一些小心的规划和对要索引的内容有一定的了解，您可以避免最差的影响。

最有效的方法是将 Data Grid 配置为仅索引您需要的字段。无论您存储 Plain Old Java Objects (POJO)还是使用 Protobuf 模式，您注解的更多字段都需要更长的时间来构建索引。如果您有一个带有五个字段的 POJO，但您只需要查询两个字段，请不要将 Data Grid 配置为索引您不需要的三个字段。

Data Grid 为您提供了多个选项来调优索引操作。例如，Data Grid 存储索引与数据不同，请将索引保存到磁盘而不是内存。每当添加、修改或删除条目时，Data Grid 使用索引写入器与缓存保持索引同步。如果您启用索引，然后观察较慢的写操作，并考虑索引会导致性能下降，您可以在写入磁盘前将索引保留在内存缓冲区中更长的时间。这会更快地索引操作，并有助于减少写入吞吐量降低，但消耗更多内存。对于大多数部署，但默认的索引配置适合，且不会减慢写速度。

在某些情况下，可能无法对缓存进行索引，例如，对于需要频繁查询且不需要结果的写密集型缓存。它都取决于您要实现的内容。更快的查询意味着更快的读取速度，但会牺牲索引较慢的写操作。

您可以通过正确设置 maxResults 和 hit-count-accuracy 值来提高索引查询的性能。

SELECT field1, field2 FROM Entity WHERE x AND y

SELECT field1, field2 FROM Entity WHERE x AND y