递归查询与数据库缓存机制的结合是一种提高数据库查询性能的有效方法。递归查询是指在一个查询中嵌套另一个查询，以获取更深层次的数据关系。而数据库缓存机制则是将经常访问的数据存储在内存中，以减少对磁盘的访问次数，从而提高查询速度。
结合这两者的方法如下：
缓存递归查询结果：当对一个关系进行递归查询时，可以将查询结果缓存起来。当再次对该关系进行相同的递归查询时，直接从缓存中获取结果，而不需要再次执行查询操作。这样可以大大提高查询性能，特别是在处理具有层次结构的数据时。
缓存中间结果：在递归查询过程中，会产生许多中间结果。这些中间结果可以通过缓存机制存储起来，以便在后续查询中重用。这样可以减少计算量，提高查询性能。
缓存热点数据：对于经常访问的数据，可以将其缓存在内存中，以便快速访问。当递归查询涉及到这些热点数据时，可以直接从缓存中获取，而不需要访问数据库。这样可以进一步提高查询性能。
缓存查询计划：数据库在执行查询时会生成查询计划，查询计划中包含了查询的执行顺序和操作等信息。将查询计划缓存起来，当再次执行相同或类似的查询时，可以直接使用缓存的查询计划，而不需要重新生成查询计划。这样可以减少查询计划生成的时间，提高查询性能。
个性化缓存策略：根据不同的查询需求和场景，可以采用不同的缓存策略。例如，对于实时性要求较高的查询，可以采用较短的缓存时间；而对于实时性要求较低的查询，可以采用较长的缓存时间。这样可以兼顾查询性能和缓存空间的需求。
总之，递归查询与数据库缓存机制的结合可以有效地提高数据库查询性能，减少计算量和磁盘访问次数。在实际应用中，可以根据具体的查询需求和场景，选择合适的缓存策略和技术实现。
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