点赞业务对MySQL和Redis和MongoDB理解

点赞业务涉及到数据的存储和读取，对于点赞数量较大的情况，需要考虑使用不同的数据库系统来优化读写性能。

MySQL：适合存储用户点赞和取消点赞的历史记录，以及点赞和取消点赞的频率等统计信息。

CREATE TABLE `user_likes` (
  `user_id` INT NOT NULL,
  `item_id` INT NOT NULL,
  `like_status` ENUM('like', 'unlike') NOT NULL,
  `created_at` DATETIME NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`user_id`, `item_id`)
);

Redis：适合存储用户的点赞状态，点赞频率，以及需要实时更新并且访问频繁的点赞信息。

# 设置用户点赞状态
redis.set(f"user:{user_id}:item:{item_id}:like", "1")
 
# 获取用户点赞状态
like_status = redis.get(f"user:{user_id}:item:{item_id}:like")
 
# 点赞数+1
redis.incr(f"item:{item_id}:like_count")
 
# 获取点赞数
like_count = redis.get(f"item:{item_id}:like_count")

MongoDB：适合存储大量点赞历史数据，以及点赞频率等信息，不适合存储点赞状态。

from pymongo import MongoClient
 
# 连接MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydatabase']
collection = db['user_likes']
 
# 插入点赞记录
collection.insert_one({
  'user_id': user_id,
  'item_id': item_id,
  'like_status': 'like',
  'created_at': datetime.now()
})
 
# 获取用户点赞状态
like_status = collection.find_one({'user_id': user_id, 'item_id': item_id})

在实际应用中，可以根据业务需求和数据访问模式选择合适的数据库，并通过合理的缓存策略结合Redis等内存数据库来提升点赞业务的响应速度。