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

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方法:1、利用right函数,语法为“update 表名 set 指定字段 = right(指定字段, length(指定字段)-1)...”;2、利用substring函数,语法为“select substring(指定字段,2)..”。

转换方法:1、利用cast函数,语法“select * from 表名 order by cast(字段名 as SIGNED)”;2、利用“select * from 表名 order by CONVERT(字段名,SIGNED)”语句。

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