MySQL query cache从4.1版本开始提供了,不过值今天本人才对其进行研究。默认配置下,MySQL的该功能是没有启动的,可能你通过show variables like ‘%query_cache%';会发现其变量have_query_cache的值是yes,MYSQL初学者很容易以为这个参数为YES就代表开启了
MySQL query cache从4.1版本开始提供了,不过值今天本人才对其进行研究。默认配置下,MySQL的该功能是没有启动的,可能你通过show variables like ‘%query_cache%';会发现其变量have_query_cache的值是yes,MYSQL初学者很容易以为这个参数为YES就代表开启了查询缓存,实际上是不对的,该参数表示当前版本的MYSQL是否支持Query Cache,实际上是否开启查询缓存是看另外一个参数的值:query_cache_size ,该值为0,表示禁用query cache,而默认配置正是配置为0。
配置方法:
在MYSQL的配置文件my.ini或my.cnf中找到如下内容:
# Query cache is used to cache SELECT results and later return them
# without actual executing the same query once again. Having the query
# cache enabled may result in significant speed improvements, if your
# have a lot of identical queries and rarely changing tables. See the
# “Qcache_lowmem_prunes” status variable to check if the current value
# is high enough for your load.
# Note: In case your tables change very often or if your queries are
# textually different every time, the query cache may result in a
# slowdown instead of a performance improvement.
query_cache_size=0
以上信息是默认配置,其注释意思是说,MYSQL的查询缓存用于缓存select查询结果,并在下次接收到同样的查询请求时,不再执行实际查询处理而直接返回结果,有这样的查询缓存能提高查询的速度,使查询性能得到优化,前提条件是你有大量的相同或相似的查询,而很少改变表里的数据,否则没有必要使用此功能。可以通过Qcache_lowmem_prunes变量的值来检查是否当前的值满足你目前系统的负载。注意:如果你查询的表更新比较频繁,而且很少有相同的查询,最好不要使用查询缓存。
具体配置方法:
1.将query_cache_size设置为具体的大小,具体大小是多少取决于查询的实际情况,但最好设置为1024的倍数,参考值32M。
2.增加一行:query_cache_type=1
query_cache_type参数用于控制缓存的类型,注意这个值不能随便设置,必须设置为数字,可选项目以及说明如下:
如果设置为0,那么可以说,你的缓存根本就没有用,相当于禁用了。但是这种情况下query_cache_size设置的大小系统是否要为其分配呢,这个问题有待于测试?
如果设置为1,将会缓存所有的结果,除非你的select语句使用SQL_NO_CACHE禁用了查询缓存。
如果设置为2,则只缓存在select语句中通过SQL_CACHE指定需要缓存的查询。
OK,配置完后的部分文件如下:
query_cache_size=128M
query_cache_type=1
保存文件,重新启动MYSQL服务,然后通过如下查询来验证是否真正开启了:
mysql> show variables like ‘%query_cache%';
+——————————+———–+
| Variable_name | Value |
+——————————+———–+
| have_query_cache | YES |
| query_cache_limit | 1048576 |
| query_cache_min_res_unit | 4096 |
| query_cache_size | 134217728 |
| query_cache_type | ON |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF |
+——————————+———–+
6 rows in set (0.00 sec)
主要看query_cache_size和query_cache_type的值是否跟我们设的一致:
这里query_cache_size的值是134217728,我们设置的是128M,实际是一样的,只是单位不同,可以自己换算下:134217728 = 128*1024*1024。
query_cache_type设置为1,显示为ON,这个前面已经说过了。
总之,看到上边的显示表示设置正确,但是在实际的查询中是否能够缓存查询,还需要手动测试下,我们可以通过show status like ‘%Qcache%';语句来测试,现在我们开启了查询缓存功能,在执行查询前,我们先看看相关参数的值:
mysql> show status like ‘%Qcache%';
+————————-+———–+
| Variable_name | Value |
+————————-+———–+
| Qcache_free_blocks | 1 |
| Qcache_free_memory | 134208800 |
| Qcache_hits | 0 |
| Qcache_inserts | 0 |
| Qcache_lowmem_prunes | 0 |
| Qcache_not_cached | 2 |
| Qcache_queries_in_cache | 0 |
| Qcache_total_blocks | 1 |
+————————-+———–+
8 rows in set (0.00 sec)
这里顺便解释下这个几个参数的作用:
Qcache_free_blocks:表示查询缓存中目前还有多少剩余的blocks,如果该值显示较大,则说明查询缓存中的内存碎片过多了,可能在一定的时间进行整理。
Qcache_free_memory:查询缓存的内存大小,通过这个参数可以很清晰的知道当前系统的查询内存是否够用,是多了,还是不够用,DBA可以根据实际情况做出调整。
Qcache_hits:表示有多少次命中缓存。我们主要可以通过该值来验证我们的查询缓存的效果。数字越大,缓存效果越理想。
Qcache_inserts: 表示多少次未命中然后插入,意思是新来的SQL请求在缓存中未找到,不得不执行查询处理,执行查询处理后把结果insert到查询缓存中。这样的情况的次数,次数越多,表示查询缓存应用到的比较少,效果也就不理想。当然系统刚启动后,查询缓存是空的,这很正常。
Qcache_lowmem_prunes:该参数记录有多少条查询因为内存不足而被移除出查询缓存。通过这个值,用户可以适当的调整缓存大小。
Qcache_not_cached: 表示因为query_cache_type的设置而没有被缓存的查询数量。
Qcache_queries_in_cache:当前缓存中缓存的查询数量。
Qcache_total_blocks:当前缓存的block数量。
下边我们测试下:
比如执行如下查询语句
mysql> select * from user where id = 2;
+—-+——-+
| id | name |
+—-+——-+
| 2 | test2 |
+—-+——-+
1 row in set (0.02 sec)
然后执行show status like ‘%Qcache%',看看有什么变化:
mysql> show status like ‘%Qcache%';
+————————-+———–+
| Variable_name | Value |
+————————-+———–+
| Qcache_free_blocks | 1 |
| Qcache_free_memory | 134207264 |
| Qcache_hits | 0 |
| Qcache_inserts | 1 |
| Qcache_lowmem_prunes | 0 |
| Qcache_not_cached | 3 |
| Qcache_queries_in_cache | 1 |
| Qcache_total_blocks | 4 |
+————————-+———–+
8 rows in set (0.00 sec)
对比前面的参数值,我们发现Qcache_inserts变化了。Qcache_hits没有变,下边我们在执行同样的查询
select * from user where id = 2,按照前面的理论分析:Qcache_hits应该等于1,而Qcache_inserts应该值不变(其他参数的值变化暂时不关注,读者可以自行测试),再次执行:
show status like ‘%Qcache%',看看有什么变化:
mysql> show status like ‘%Qcache%';
+————————-+———–+
| Variable_name | Value |
+————————-+———–+
| Qcache_free_blocks | 1 |
| Qcache_free_memory | 134207264 |
| Qcache_hits | 1 |
| Qcache_inserts | 1 |
| Qcache_lowmem_prunes | 0 |
| Qcache_not_cached | 4 |
| Qcache_queries_in_cache | 1 |
| Qcache_total_blocks | 4 |
+————————-+———–+
8 rows in set (0.00 sec)
OK,果然跟我们分析的完全一致。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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