在小内存服务器上，高效处理 30 万次/天 API 请求的数据库与缓存优化方案？

[mxdyeah]

问题：
我有一个 Django 项目和一个 PHP 项目，用于提供 电子节目单（ EPG ） 服务，每天大约 30 万次 API 请求。服务器配置较低，只有 4G 内存。我需要在 数据库（ MySQL 、PostgreSQL ） 和 缓存（ Redis 、Memcached ） 方面进行优化，以提高 API 响应速度并减少资源占用。

具体问题如下：

1. 数据库选择：在 MySQL 和 PostgreSQL 之间，哪种更适合小内存环境？
2. 数据库优化：如何设置 连接数、缓存、索引策略 以减少内存占用并提高查询效率？
3. 缓存方案：Redis 和 Memcached 在 EPG API 场景下，哪种更合适？如何高效缓存查询结果？
4. 具体配置建议：对于 低内存服务器，推荐哪些数据库和缓存配置参数？

示例场景：

• API 主要用于查询电视节目信息，比如：/api/v1/epg?channel=CCTV1&date=2025-03-15
• 数据更新频率较低，每天 5-6 次，查询请求远多于写入请求
• 目前数据库存储有 数万条节目单数据，查询主要基于 频道 + 日期

希望大家能分享一些 小内存服务器优化 API 处理能力 的经验！谢谢！

[Martin123123]

定时任务直接落盘 /data/频道/日期.json nginx 直接读，但是这种需求要不直接考虑定时 push oss + cdn 吧

[jorneyr]

什么语言框架这么废，这么点流量需要优化？

[daimaosix]

别骂了别骂了

[keakon]

用 SQLite 吧，我的笔记本上一秒 40 万次随机查询，比 Redis 还快。