쿼리 캐싱은 MySQL에서 어떻게 작동합니까?

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

소개

MySQL의 쿼리 캐싱이 어떻게 작동하는지 궁금한 적이 있습니까? 데이터베이스 성능 최적화에 대해 이야기 할 때 쿼리 캐시는 의심 할 여지없이 응답 속도를 향상시키는 강력한 도구 중 하나입니다. 오늘 우리는 MySQL Query Caching이 어떻게 작동하는지 심층적으로 탐구 하고이 기능을 더 잘 이해하고 활용하는 데 도움이되는 실용적인 경험을 공유 할 것입니다. 이 기사를 읽으면 쿼리 캐시를 구성하고 사용하는 방법을 배우고 장단점을 이해하고 일반적인 함정을 피하기위한 몇 가지 팁을 마스터합니다.

기본 지식 검토

MySQL 쿼리 캐시는 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환되도록 선택 쿼리 결과를 저장하는 스토리지 메커니즘입니다. 쿼리 캐시를 이해하려면 SQL 문을 구문 분석, 쿼리 계획 최적화 및 쿼리 실행을 포함하여 MySQL의 쿼리 실행 프로세스에 익숙해야합니다.

핵심 개념 또는 기능 분석

쿼리 캐시의 정의 및 기능

쿼리 캐시의 핵심 기능은 데이터베이스의 읽기 성능을 향상시키는 것입니다. 선택 쿼리가 실행되면 MySQL은 쿼리의 캐시 결과가 이미 존재하는지 확인합니다. 존재하면 MySQL은 쿼리를 다시 수행하지 않고 캐시 된 데이터를 직접 반환합니다. 이 메커니즘은 특히 고주파 반복 쿼리가 수행되는 시나리오에서 효과적입니다.

간단한 예를 들기 위해 응용 프로그램이 자주 선택한 경우 SELECT * FROM users WHERE id = 1 실행하면 쿼리 캐시가 데이터베이스의로드를 크게 줄일 수 있습니다.

작동 방식

쿼리가 실행되면 MySQL은 쿼리의 해시 값을 생성하고 쿼리 캐시 에서이 해시 값을 찾습니다. 일치하는 해시가 발견되면 MySQL은 캐시 된 결과를 반환합니다. 그렇지 않으면 MySQL은 쿼리를 실행하고 다음에 사용할 수 있도록 캐시에 결과를 저장합니다.

 - 간단한 쿼리 선택이 있다고 가정 해 봅시다.

MySQL 은이 쿼리에 대한 해시를 생성 한 다음 캐시를 확인합니다. 이 해시가 캐시에 존재하지 않으면 MySQL은 쿼리를 실행하고 결과를 캐시에 저장합니다.

그러나 쿼리 캐시의 유효성은 테이블 데이터의 안정성에 따라 다릅니다. 테이블에 대한 업데이트 작업 (예 : 삽입, 업데이트, 삭제)으로 인해 관련 쿼리의 캐시가 무효화됩니다. 이는 고주파 업데이트가 높은 환경에서 쿼리 캐시의 효과가 분명하지 않을 수 있음을 의미합니다.

사용의 예

기본 사용

쿼리 캐시 구성은 매우 간단합니다. MySQL 구성 파일에서 관련 매개 변수를 설정하십시오. 예를 들어:

 [mysqld]
query_cache_type = 1
query_cache_size = 16m

쿼리 캐시의 턴온 상태 및 캐시 크기를 설정합니다. SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache%' 통해 현재 쿼리 캐시 구성을 볼 수 있습니다.

고급 사용

일부 복잡한 시나리오에서는 특정 쿼리에 대한 캐시를 비활성화 할 수 있습니다. 이는 쿼리에서 SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 달성 할 수 있습니다.

 id = 1 사용자에서 sql_no_cache *를 선택하십시오.

이 접근법은 쿼리 성능을 테스트 할 때 매우 유용합니다. 각 쿼리의 데이터베이스에서 새 데이터를 읽을 수 있으므로.

일반적인 오류 및 디버깅 팁

일반적인 오해는 쿼리 캐시가 항상 성능을 향상시킬 수 있다는 것입니다. 동시성이 높은 환경과 업데이트가 빈번한 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상이 될 수 있습니다. 각 업데이트는 많은 캐시 실패를 일으키기 때문입니다.

쿼리 캐시 문제를 디버깅 할 때 SHOW STATUS LIKE 'Qcache%' 사용하여 쿼리 캐시 사용을 볼 수 있습니다. 예를 들어:

 'qcache%'와 같은 상태를 표시합니다.

이것은 캐시 사용을 진단하고 최적화하는 데 도움이되는 쿼리 캐시와 관련된 일련의 통계를 반환합니다.

성능 최적화 및 모범 사례

실제 애플리케이션에서 쿼리 캐시 최적화는 성능 향상과 부정적인 영향을 측정해야합니다. 몇 가지 제안은 다음과 같습니다.

• 올바른 캐시 크기를 선택하십시오 . 너무 큰 캐시는 메모리를 낭비하고 너무 작은 캐시를 효과적으로 사용하지 않습니다. query_cache_size 매개 변수를 모니터링하고 조정하여 최상의 밸런스 포인트를 찾으십시오.
• 캐시 적중률을 모니터링하십시오 : Qcache_hits 및 Qcache_inserts 와 같은 통계를 사용하여 쿼리 캐시의 효과를 평가하십시오. 적중률이 낮 으면 쿼리 캐시 사용 여부를 다시 생각해야 할 수도 있습니다.
• 쿼리 캐시를 사용하여 자주 업데이트되는 테이블을 피하십시오 : 자주 업데이트되는 데이터 테이블의 경우 쿼리 캐시는 양호한 것보다 더 해를 끼칠 수 있습니다. 캐시 동작은 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하거나 query_cache_type 매개 변수를 조정하여 SQL_NO_CACHE 에 의해 제어 될 수 있습니다.

실제 프로젝트에서는 데이터베이스 테이블 업데이트 주파수가 너무 높아서 쿼리 캐시가 자주 무효화되어 데이터베이스의로드가 증가하는 경우가 발생했습니다. 분석 및 튜닝을 통해 마침내 인덱스 최적화 및 읽기 쓰기 분리와 같은 다른 수단을 통해 쿼리 캐시를 끄고 성능을 향상시키기로 결정했습니다.

요컨대, MySQL 쿼리 캐싱은 강력한 도구이지만 사용 여부와 특정 응용 프로그램 시나리오에 따라 최적화하는 방법을 결정해야합니다. 이 기사가 쿼리 캐시를 더 잘 이해하고 적용하여 데이터베이스 성능을 향상시키는 데 도움이되기를 바랍니다.

위 내용은 쿼리 캐싱은 MySQL에서 어떻게 작동합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!