• MySQL高速缓存


    MySQL高速缓存启动方法及参数详解query_cache_size=32M query_cache_type=1,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。

    MYSQL的配置文件my.ini或my.cnf中找到如下内容:
    query_cache_size=0

    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。

    MYSQL query cache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:

    MySQL高速缓存启动方法及参数详解
    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。
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