如何实现一个高性能的以时间为条件的查询器？

Question

现在存在一个案例：
现有一个插入线程不断的往数据库里里面插入数据：
[
{"ts":1562902203,"event":"product1","direction":"buy","price":0.8},
{"ts":1562902204,"event":"product1","direction":"sell","price":0.8}
]
现在存在N个查询线程在做查询操作，查询内容有：
当前时间减去X时间内的最高价
当前时间减去X时间内的最低价
因为存在两个因素：时间和价格，所以这两个都得加索引。查询频率极高，
假设X等于5分钟，当前是15:00:00，查询最高价，查询条件是14:55:00-15:00:00内的最高价，假设是14:58:00是最高价。如果当前是15:00:01其他不变，查询条件是14:55:01-15:00:01内的最高价,结果很可能仍然是14:58:00是最高价。
两种情况的实际结果很大的情况下是一致的。所以出现了大量的查询纯粹是浪费资源。但是15:00:01是最高价的情况也出现过多次，需求也对数据精准有高要求。
现有的运行方案是：mysql5.7ts和price都加索引。
select*fromdatawhere`ts`>='14:55:00'orderbypricedesclimit1
现在经常会出现mysql的CPU压力特别高，内存压力特别小。现在希望得到一个方案，脱离数据库来排序获取，自己实现一个高效的方案，尽量把查询压力放到应用服务器上来。
补充一下，看到大家的答案都是在讨论怎么缓存历史最高价。
重点是14:55:01-15:00:01的最高价与14:55:00-15:00:00不一定是重合的，只是可能重合。如果重合，那么是可以存下来last_max_price，用于减少筛选范围。
但是在查询前是不知道是否重合的，而且这个历史的last_max_price，只对重合有效，如果不重合是完全没有意义的。
这个需求的最大问题是区间每次都是变化的。下一次查询的起点是14:55:01，上一次是14:55:00，起点不同结尾是15:00:01，上一次是15:00:00，也是不同的，如果上一次的最高价出现在14:55:00，那么现有答案的缓存方案都是无效的。

Answer 1

最高最低存在分配律：(区间1+区间2)的max===max(区间1的max，区间2的max)因此如果在内存中有一些区间的缓存，一次查询结果的大半可能可以用缓存拼出来，拼不出的部分（小于最小缓存单位的区间，还不在缓存的区间）才用DB具体怎么缓存比较随意，可能树或map都行注意：如果新数据的ts可能是任意值，你还需要正确处理缓存过期