Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Что более ресурсоемко? сохранение или чтение каждый раз

Если у меня есть модель пользователя и сеансы, 1. Лучше ли хранить объект пользовательской модели в сеансах и использовать их или 2. Просто сохранить идентификатор пользователя в сеансах и создать новый экземпляр модели пользователя. каждый раз, когда мне нужны пользовательские данные.

Я думаю, что в варианте 2 вы будете запрашивать БД довольно часто, но кто-то предположил, что вариант 2 менее ресурсоемкий, и я не совсем уверен, почему, поскольку вы будете загружать пользовательские данные из БД почти на каждой странице .

27.11.2013

  • что такое сеансы? 28.11.2013
  • Переменная сеанса, что-то, что вы можете сохранить 28.11.2013
  • Почему бы вам не попробовать измерить оба, чтобы увидеть 28.11.2013

Ответы:


1

Если он специфичен для пользователя и нужен вам очень часто, вполне разумно хранить его в сеансе. Убедитесь, что объект остается небольшим.
Не используйте сеанс в качестве кеша.

Взгляните также на эти похожие вопросы:

PHP: хранение объектов внутри $_SESSION

Сохранять его в базе данных Session или Query при каждой загрузке страницы?< /а>

27.11.2013
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..