我们大家都知道MySQLQueryCache(下面简称QC)它是根据实际应用的SQL语句来cache 的。一个相关的SQL查询,如果它是以select开头的话,其MySQL服务器就会尝试对其使用 QC。每个Cache都是以SQL文本作为key来存的。 在应用QC之前,SQL文本不会被作任何处理。 也就
我们大家都知道MySQL QueryCache(下面简称QC)它是根据实际应用的SQL语句来cache 的。一个相关的SQL查询,如果它是以select开头的话,其MySQL服务器就会尝试对其使用 QC。每个Cache都是以SQL文本作为key来存的。
在应用QC之前,SQL文本不会被作任何处理。
也就是说,两个SQL语句,只要相差哪怕是一个字 符(例如大小写不一样;多一个空格等),那么这两个SQL将使用不同的一个CACHE。不过SQL文本有可能会被客户端做一些处理。例如在官方的命令行客 户端里,在发送SQL给服务器之前,会做如下处理:
1、过滤所有注释。
2、去掉SQL文本前后的空格,TAB等字符。注意,是文本前面和后面的。中间的不会被去掉。
下面的三条SQL里,因为SELECT大小写的关系,最后一条和其他两条在QC里肯定是用的不一样的存储位置。而第一条和第二条,区别在于后者有个 注释,在不同客户端,会有不一样的结果。所以,保险起见,请尽量不要使用动态的注释。在PHP的mysql扩展里,SQL的注释是不会被去掉的。也就是三 条SQL会被存储在三个不同的缓存里,虽然它们的结果都是一样的。
<ol class="dp-xml"> <li class="alt"><span><span>select * FROM people where </span><span class="attribute">name</span><span>=’surfchen’; </span></span></li> <li> <span>select * FROM people where /*hey~*/</span><span class="attribute">name</span><span>=’surfchen’; </span> </li> <li class="alt"> <span>SELECT * FROM people where </span><span class="attribute">name</span><span>=’surfchen’; </span> </li> </ol>
目前只有select语句会被cache,其他类似show,use的语句则不会被cache。
因为QC是如此前端,如此简单的一个缓存系统,所以如果一个表被更新,那么和这个表相关的SQL的所有QC都会被失效。假设一个联合查询里涉及到了表A和表B,如果表A或者表B的其中一个被更新(update或者delete),这个查询的QC将会失效。
也就是说,如果一个表被频繁更新,那么就要考虑清楚究竟是否应该对相关的一些SQL进行QC了。一个被频繁更新的表如果被应用了QC,可能会加重数 据库的负担,而不是减轻负担。一般的做法是默认打开QC,而对一些涉及频繁更新的表的SQL语句加上SQL_NO_CACHE关键词来对其禁用 CACHE。这样可以尽可能避免不必要的内存操作,尽可能保持内存的连续性。
那些查询很分散的SQL语句,也不应该使用QC。例如用来查询用户和密码的语句——“select pass from user where name=’surfchen’”。这样的语句,在一个系统里,很有可能只在一个用户登陆的时候被使用。每个用户的登陆所用到的查询,都是不一样的SQL 文本,QC在这里就几乎不起作用了,因为缓存的数据几乎是不会被用到的,它们只会在内存里占地方。
存储块
在本节里“存储块”和“block”是同一个意思。QC缓存一个查询结果的时候,一般情况下不是一次性地分配足够多的内存来缓存结果的。而是在查询 结果获得的过程中,逐块存储。当一个存储块被填满之后,一个新的存储块将会被创建,并分配内存(allocate)。
单个存储块的内存分配大小通过 query_cache_min_res_unit参数控制,默认为4KB。最后一个存储块,如果不能被全部利用,那么没使用的内存将会被释放。如果被缓 存的结果很大,那么会可能会导致分配内存操作太频繁,系统系能也随之下降;而如果被缓存的结果都很小,那么可能会导致内存碎片过多,这些碎片如果太小,就 很有可能不能再被分配使用。
除了查询结果需要存储块之外,每个SQL文本也需要一个存储块,而涉及到的表也需要一个存储块(表的存储块是所有线程共享的,每个表只需要一个存储 块)。存储块总数量=查询结果数量*2+涉及的数据库表数量。
也就是说,第一个缓存生成的时候,至少需要三个存储块:表信息存储块,SQL文本存储块,查 询结果存储块。而第二个查询如果用的是同一个表,那么最少只需要两个存储块:SQL文本存储块,查询结果存储块。
通过观察Qcache_queries_in_cache和Qcache_total_blocks可以知道平均每个缓存结果占用的存储块。它们的 比例如果接近1:2,则说明当前的query_cache_min_res_unit参数已经足够大了。如果Qcache_total_blocks比 Qcache_queries_in_cache多很多,则需要增加query_cache_min_res_unit的大小。
Qcache_queries_in_cache*query_cache_min_res_unit(sql文本和表信息所在的block占用的 内存很小,可以忽略)如果远远大于query_cache_size-Qcache_free_memory,那么可以尝试减小 query_cache_min_res_unit的值。
关于MySQL QueryCache原理 :调整大小
如果Qcache_lowmem_prunes增长迅速,意味着很多缓存因为内存不够而被释放,而不是因为相关表被更新。尝试加大query_cache_size,尽量使Qcache_lowmem_prunes零增长。
启动参数
show variables like ‘query_cache%’可以看到这些信息。
query_cache_limit:如果单个查询结果大于这个值,则不Cache
query_cache_size:分配给QC的内存。如果设为0,则相当于禁用QC。要注意QC必须使用大约40KB来存储它的结构,如果设定小于 40K

Dans l'optimisation de la base de données, les stratégies d'indexation doivent être sélectionnées en fonction des exigences de requête: 1. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes et que l'ordre des conditions est fixe, utilisez des index composites; 2. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes mais que l'ordre des conditions n'est pas fixe, utilisez plusieurs index mono-colonnes. Les index composites conviennent à l'optimisation des requêtes multi-colonnes, tandis que les index mono-colonnes conviennent aux requêtes à colonne unique.

Pour optimiser la requête lente MySQL, SlowQueryLog et Performance_Schema doivent être utilisées: 1. Activer SlowQueryLog et définir des seuils pour enregistrer la requête lente; 2. Utilisez Performance_schema pour analyser les détails de l'exécution de la requête, découvrir les goulots d'étranglement des performances et optimiser.

MySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.

La réplication maître-esclave Asynchrones MySQL permet la synchronisation des données via le binlog, améliorant les performances de lecture et la haute disponibilité. 1) L'enregistrement du serveur maître change en binlog; 2) Le serveur esclave lit le binlog via des threads d'E / S; 3) Le thread SQL du serveur applique le binlog pour synchroniser les données.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

L'installation et les opérations de base de MySQL incluent: 1. Télécharger et installer MySQL, définir le mot de passe de l'utilisateur racine; 2. Utilisez des commandes SQL pour créer des bases de données et des tables, telles que CreateDatabase et CreateTable; 3. Exécuter les opérations CRUD, utiliser des commandes INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE; 4. Créer des index et des procédures stockées pour optimiser les performances et implémenter une logique complexe. Avec ces étapes, vous pouvez créer et gérer les bases de données MySQL à partir de zéro.

InnodbBufferPool améliore les performances des bases de données MySQL en chargeant des données et des pages d'index dans la mémoire. 1) La page de données est chargée dans le tampon pour réduire les E / S du disque. 2) Les pages sales sont marquées et rafraîchies au disque régulièrement. 3) Élimination de la page de données de gestion de l'algorithme LRU. 4) Le mécanisme de lecture charge les pages de données possibles à l'avance.

MySQL convient aux débutants car il est simple à installer, puissant et facile à gérer les données. 1. Installation et configuration simples, adaptées à une variété de systèmes d'exploitation. 2. Prise en charge des opérations de base telles que la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation, de mise à jour et de suppression de données. 3. Fournir des fonctions avancées telles que les opérations de jointure et les sous-questionnaires. 4. Les performances peuvent être améliorées par l'indexation, l'optimisation des requêtes et le partitionnement de la table. 5. Prise en charge des mesures de sauvegarde, de récupération et de sécurité pour garantir la sécurité et la cohérence des données.


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