mysql查询缓存是否开启(mysql缓存和redis缓存)

mysql查询缓存是否开启(mysql缓存和redis缓存)

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大家好,今天来介绍mysql查询缓存是否开启(mysql开启查询缓存)的问题,以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理,感兴趣的来一起看看吧!

MySQL缓存

mysql 开启查询缓存可以有两种方法来开启一种是使用set命令来进行开启,另一种是直接修改my.ini文件来直接设置都是非常的简单的哦。

开启缓存,设置缓存大小,具体实施如下:

windows下是my.ini,linux下是my.cnf;

在配置文件的最后追加上:

需要重启mysql生效;

b) 开启缓存,两种方式:

a)使用mysql命令:

如果报错:

Query cache is disabled; restart the server with query_cache_type=1 to enable it,还是老老实实的该配置文件,然后重启吧,原因如下:

查看是否设置成功

show variables like "%query_cache%" 查看是否设置成功:

当然如果你的数据表有更新怎么办,没关系mysql默认会和这个表有关系的缓存删掉,下次查询的时候会直接读表然后再缓存

下面是一个简单的例子:

以上的相关内容就是对mysql缓存查询和设置的介绍,望你能有所收获。

一般,我们会把 query_cache_type 设置为 ON,默认情况下应该是ON

query_cache_type有3个值 0代表关闭查询缓存OFF,1代表开启ON,2(DEMAND)代表当sql语句中有SQL_CACHE关键词时才缓存,如:

这样 当我们执行 select id,name from tableName; 这样就会用到查询缓存。

①在 query_cache_type 打开的情况下,如果你不想使用缓存,需要指明
select sql_no_cache id,name from tableName;
②当sql中用到mysql函数,也不会缓存戚衡

当然也可以禁用查询缓存: mysql> set session query_cache_type=off;

上面的显示,表示设置查询仔埋缓存是可用的。

表示查询缓存大小,也就是分配内存大小给查询缓存,如果你分配大小为0,
那么 第一步 和 第二步 起不到作用,还是没有任何效果。

上面是 mysql6.0设置默认的,之前的版本好像默认是0的,那么就要自己设置下。

设置

这里是设置1M左右,900多K。

再次查看下:

显示我们设置新的大小,表示设置成功。

例如: 如果查询结果很大, 也缓存????这个明显是不可能的。
MySql 可以设置一个最大的缓存值,当你查询缓存数结果数据超过这个值就不会
进行缓存。缺省为1M,也就是超过了1M查询结念仔蚂果就不会缓存。

这个是默认的数值,如果需要修改,就像设置缓存大小一样设置,使用set

重新指定大小。
好了,通过4个步骤就可以 打开了查询缓存,具体值的大小和查询的方式 这个因不同
的情况来指定了。
mysql查询缓存相关变量

MySQL 提供了一系列的 Global Status 来记录 Query Cache 的当前状态,具体如下:

Qcache_free_blocks:目前还处于空闲状态的 Query Cache 中内存 Block 数目
Qcache_free_memory:目前还处于空闲状态的 Query Cache 内存总量
Qcache_hits:Query Cache 命中次数
Qcache_inserts:向 Query Cache 中插入新的 Query Cache 的次数,也就是没有命中的次数
Qcache_lowmem_prunes:当 Query Cache 内存容量不够,需要从中删除老的 Query Cache 以给新的 Cache 对象使用的次数
Qcache_not_cached:没有被 Cache 的 SQL 数,包括无法被 Cache 的 SQL 以及由于 query_cache_type 设置的不会被 Cache 的 SQL
Qcache_queries_in_cache:目前在 Query Cache 中的 SQL 数量
Qcache_total_blocks:Query Cache 中总的 Block 数量

检查是否从查询缓存中受益的最简单的办法就是检查缓存命中率
当服务器收到SELECT 语句的时候,Qcache_hits 和Com_select 这两个变量会根据查询缓存
的情况进行递增
查询缓存命中率的计算公式是:Qcache_hits/(Qcache_hits + Com_select)。

query_cache_min_res_unit的配置是一柄”双刃剑”,默认是4KB,设置值大对大数据查询有好处,但如果你的查询都是小数据 查询,就容易造成内存碎片和浪费。

查询缓存碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%

如果查询缓存碎片率超过20%,可以用FLUSH QUERY CACHE整理缓存碎片,或者试试减小query_cache_min_res_unit,如果你的查询都是小数据量的话。

查询缓存利用率 = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%

查询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大,可适当减小;查询缓存利用率在80%以上而且 Qcache_lowmem_prunes > 50的话说明query_cache_size可能有点小,要不就是碎片太多。

查询缓存命中率 = (Qcache_hits - Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%

示例服务器 查询缓存碎片率 = 20.46%,查询缓存利用率 = 62.26%,查询缓存命中率 = 1.94%,命中率很差,可能写操作比较频繁吧,而且可能有些碎片。

查询缓存可以看做是SQL文本和查询结果的映射。如果第二次查询的SQL和第一次查询的SQL完全相同(注意必须是完全相同,即使多一个空格或者大小写不同都认为不同)且开启了查询缓存,那么第二次查询就直接从查询缓存中取结果,可以通过下面的SQL来查看缓存命中次数(是个累加值):

另外即使完全相同的SQL,如果使用不同的字符集、不同的协议等也会被认为是不同的查询而分别进行缓存。

在表的结构或数据发生改变时,查询缓存中的数据不再有效。有这些INSERT、UPDATE、 DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE会导致缓存数据失效。所以查询缓存适合有大量相同查询的应用,不适合有大量数据更新的应用。

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。

Query Cache是MySQL Server层的一个非常好的特性,对于小数据集或访问量非常集中的应用场景,有非常好的性能提升,但是Query Cache引入了一些新的问题,而且大部分场景下比较鸡肋,官方打算弃用了

参考:
https://www.cnblogs.com/wangzhuxing/p/5223881.html
https://www.cnblogs.com/lixiuran/archive/2014/03/08/3588654.html

mysql生产环境下到底需不需要开查询缓存

开查询缓存可以加快查询速度,因为是把结果先放到了缓存中,存取会快

mysql 如何设置查询缓存

比如设置40MB.
SET GLOBAL QUERY_CACHE_SIZE=40000000;

mysql数据库使用哪一关键字可以开启查询高速缓存

估计过使用的MySQL是可以开启查询高速黄村的

mysql 存储过程执行太慢怎么优化

1.当我们请求mysql服务器的时候,MySQL前端会有一个监听,请求到了之后,服务器得到相关的SQL语句,执行之前(虚线部分为执行),还会做权限的判断
2.通过权限之后,SQL就到MySQL内部,他会在查询缓存中,看该SQL有没有执行过,如果有查询过,则把缓存结果返回,说明在MySQL内部,也有一个查询缓存.但是这个查询缓存,默认是不开启的,这个查询缓存,和我们的Hibernate,Mybatis的查询缓存是一样的,因为查询缓存要求SQL和参数都要一样,所以这个命中率是非常低侍纤裂的(没什么卵用的意思)。
3.如果我们没有开启查询缓存,或者缓存中没有找到对应的结果,那么就到了解析器,解析器主要对SQL语法进行解析
4.解析结束后就变成一颗解析树,这个解析树其实在Hibernate里面也是有的,大家回忆一下,在以前做过Hibernate项目的时候,是不是有个一个antlr.jar。这个就是专门做语法解析的工具.因为在Hibernate里面有HQL,它就是通过这个工具转换成SQL的,我们编程语言之所以有很多规范、语法,其实就是为了便于这个解析器解析,这个学过编译原理的应该知道.
5.得到解析树之后,不能马上执行,这还需要对这棵树进行预处理,也就是说,这棵树,我没有经过任何优化的树,预处理器会这这棵树进行一些预处理,比如常量放在什么地方,如果有计算的东西,把计算的结果算出来等等...
6.预处理完毕之后,此时得到一棵比较规范的树,这棵树就是要拿去马上做执行的树,比起之前的那棵树,这棵得到了一些优化
7.查询优化器,是MySQL里面最关键的东西,我们写任何一条SQL,比如SELECT * FROM USER WHERE USERNAME = toby AND PASSWORD = 1,它会怎么去执行?它是先执行username = toby还是password = 1?每一条SQL的执行顺序查竖链询优化器就是根据MySQL对数据统计表的一些信息,比如索引,比如表一共有多少数据,MySQL都是有缓存起来的,在真正执行SQL之前,他会根据自己的这些数据,进行一个综合的判定,判断这一次在多种执行方式里面,到底选哪一种执行方式,可能运行的最快.这一步是MySQL性能中,最关键的核心点,也是我们的优化原则.我们平时所讲的优化SQL,其实说白了,就是想让查询优化器,按照我们的想法,帮我们选择老闭最优的执行方案,因为我们比MySQL更懂我们的数据.MySQL看数据,仅仅只是自己收集到的信息,这些信息可能是不准确的,MySQL根据这些信息选了一个它自认为最优的方案,但是这个方案可能和我们想象的不一样.
8.这里的查询执行计划,也就是MySQL查询中的执行计划,比如要先执行username = toby还是password = 1
9.这个执行计划会传给查询执行引擎,执行引擎选择存储引擎来执行这一份传过来的计划,到磁盘中的文件中去查询,这个时候重点来了,影响这个查询性能最根本的原因是什么?就是硬盘的机械运动,也就是我们平时熟悉的IO,所以一条查询语句是快还是慢,就是根据这个时间的IO来确定的.那怎么执行IO又是什么来确定的?就是传过来的这一份执行计划.(优化就是制定一个我们认为最快的执行方案,最节省IO,和执行最快)
10.如果开了查询缓存,则返回结果给客户端,并且查询缓存也放一份。

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