设计模式以减少数据库读取

Question

我必须创建一个服务，它必须使用api void register(String userId)持久化针对userId的标志，并且该服务还必须提供api boolean isRegistered(String userId)，该api isRegistered()表示UserID是否已注册服务与否..我打算将No-SQL数据库作为后端，因为读取和写入都是O（1）我不想更改数据库存储，因为它是由不同的服务提供的。

create api的每秒预期请求数为：10（每秒10次写入db）

isRegistered api的每秒预期请求数为：10000（每秒10000次读取到db）。这意味着对于超过95％的请求，此API将返回false，而isIgistered的userId主要是不同的值，因此缓存需要更多的ttl来获得它的好处。

现在我正在尝试优化s = pd.Series(["08-10-2017", "08-10-2017", "08-10-2017", "09-10-2017", "09-10-2017", "09-10-2017", "10-10-2017", "10-10-2017", "10-10-2017", "11-10-2017", "11-10-2017", "11-10-2017", "12-10-2017", "12-10-2017", "12-10-2017", "13-10-2017", "13-10-2017", "13-10-2017", "14-10-2017", "14-10-2017"]) p = pd.DataFrame(data=s) p.columns = ['date'] p.groupby('date').agg('count').reset_index().columns 调用所做的数据库读取次数，因为此api返回的大多数值都是假的（95％的时间）。

设计此System / DB的最佳方法是什么。是否存在可用于解决此问题的现有设计模式？比如更好的缓存方式。

先谢谢