011-MySQL Query Cache 查询缓存设置操作

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了011-MySQL Query Cache 查询缓存设置操作，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含6445字，纯文字阅读大概需要10分钟。

内容图文

一、概述

　　MySQL Query Cache 会缓存select 查询，安装时默认是开启的，但是如果对表进行INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE, ALTER TABLE, DROP TABLE, or DROP DATABASE等操作时，之前的缓存会无效并且删除。这样一定程度上也会影响我们数据库的性能。所以对一些频繁的变动表的情况开启缓存是不明智的。还有一种情况我们测试数据库性能的时候也要关闭缓存，避免缓存对我们测试数据的影响。

1.1、QueryCache的实现原理；

　　1、目前只有select语句会被cache，其他类似show,use的语句则不会被cache。

　　2、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。

　　但是会：

• 过滤所有注释
• 去掉SQL文本前後的空格,TAB等字符。注意，是文本前面和後面的。中间的不会被去掉。

　　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。

1.2、QueryCache的负面影响：

    1，Query的hash性能问题和命中率问题；
    2，查询缓存及其容易失效；当表内容发生变化或者表结构发生变化，对应的查询缓存内容都会失效；
    3，查询缓存中的结果容易产生重复；因为查询缓存中缓存的是查询结果，所以不同的查询的结果很容易重复；

1.3、Query Cache的使用：

    1，设置query_cache_limit为查询缓存大小，如果为0，则不使用查询缓存；
    2，使用SQL_CACHE或者SQL_NO_CACHE来强制是否使用查询缓存；

如， 如果query_cache_type为1而又不想利用查询缓存中的数据，可以用下面的SQL： 

SELECT SQL_NO_CACHE * FROM my_table WHERE condition;

 

? ? 如果值为2，要使用缓存的话，需要使用SQL_CACHE开关参数：

SELECT SQL_CACHE * FROM my_table WHERE condition;

    3，查询查询缓存设置：show variables like '%query_cache%';
        1，“have_query_cache”：该MySQL 是否支持Query Cache；按实际情况YES 或 NO
        2，“query_cache_limit”：Query Cache 存放的单条Query 最大Result Set ，默认1M；
        3，“query_cache_min_res_unit”：Query Cache 每个Result Set 存放的最小内存大小，默认4k；
        4，“query_cache_size”：系统中用于Query Cache 内存的大小；默认为0，表示为查询缓存预留的内存为0，则无法使用查询缓存。所以我们需要设置query_cache_size的值： 
        5，“query_cache_type”：系统是否打开了Query Cache 功能；默认为OFF

　　 

开始关闭缓存。关闭缓存有两种放法，一种临时的，一种永久的。

　　临时的直接再命令行执行

　　set global query_cache_size=0

　　set global query_cache_type=0

永久的修改配置文件my.cnf ,添加下面的配置即可。

　　query_cache_type=0

　　query_cache_size=0

1.4、 查询查询缓存使用情况：show status like 'Qcache%';

        1，“Qcache_free_blocks”：Query Cache 中目前还有多少剩余的blocks。如果该值显示较大，则说明Query Cache 中的内存碎片较多了
        2，“Qcache_free_memory”：Query Cache 中目前剩余的内存大小；
        3，“Qcache_hits”：多少次命中；
        4，“Qcache_inserts”：多少次未命中然后插入；Query Cache 命中率= Qcache_hits / ( Qcache_hits + Qcache_inserts )；
        5，“Qcache_lowmem_prunes”：多少条Query 因为内存不足而被清除出Query Cache；
        6，“Qcache_not_cached”：因为query_cache_type 的设置或者不能被cache 的Query 的数量；
        7，“Qcache_queries_in_cache”：当前Query Cache 中cache 的Query 数量；
        8，“Qcache_total_blocks”：当前Query Cache 中的block 数量；

1.5、query cache的使用限制：

        1，mysql query cache内容为 select 的结果集, cache 使用完整的 sql 字符串做 key, 并区分大小写，空格等。即两个sql必须完全一致才会导致cache命中。
        2，prepared statement永远不会cache到结果，即使参数完全一样,
        3，where条件中如包含了某些函数永远不会被cache, 比如current_date, now等。
        4，太大的result set不会被cache (< query_cache_limit) 

1.6、query cache的使用方式：

        1，如果没有绝对的使用把握，可以关闭查询缓存；【其实按照默认配置即可，推荐由DBA统一运维】
        2，如果要使用查询缓存，最好能够精确的控制那些表内容放到查询缓存，哪些表不用查询缓存； 

注：存储块block说明

　　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後，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。最後一个存储块，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。

1.7、排序缓冲

　　当一个查询需要对结果进行排序的时候，MySQL会分配一定的内存用来排序。这个内存大小由sort_buffer_size来控制。记得，这个参数是针对每个查询的，而不是所有查询总共可分配的量。

　　如果sort_buffer_size不够大，排序的结果将会被分段写入临时文件里。每次结束之後再把文件中的排序结果拿出来合并，进行再次排序，直到得出最後结果。sort_buffer_size越小，合并的次数就越多。合并次数可以通过状态变量Sort_merge_passes获得。理论上，Sort_merge_passes越小，排序越快。但是在实际应用中可能并非如此。sort_buffer_size如何设置需要根据实际运行环境来进行测试。如果实在不知道如何测试，那么就设到使Sort_merge_passes为0吧。

read_buffer_size read_rnd_buffer_size join_buffer_size thread_cache

1.8、字段类型推荐

这条语句可以根据当前表的内容来给出一个字段类型的推荐。

　　select * from test_table_idx PROCEDURE ANALYSE(); 

上述参考自：http://blog.csdn.net/iris_xuting/article/details/50495928#t0

可以使用下面三个SQL来清理查询缓存：? 1、FLUSH QUERY CACHE; //?清理查询缓存内存碎片。 2、RESET QUERY CACHE; //?从查询缓存中移出所有查询。 3、FLUSH TABLES; //关闭所有打开的表，同时该操作将会清空查询缓存中的内容。

 

 

 

 

 

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内容总结

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