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引用:http://blog.sina.com.cn/s/blog_75ad10100101by7j.html
转自:https://www.cnblogs.com/gimin/p/5459689.html
query_cache_type 使用查询缓存的方式
一般,我们会把query_cache_type 设置为 ON,默认情况下应该是ON
mysql> SELECT @@query_cache_type;
+--------------------+
| @@query_cache_type |
+--------------------+
| 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:
select SQL_CACHE user_name from users where user_id = '100';
这样 当我们执行 select id,name from tableName; 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
当然也可以禁用查询缓存:
mysql> set session query_cache_type=off;
系统变量 have_query_cache 设置查询缓存是否可用
mysql> show variables like 'have_query_cache';
+------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------+-------+
| have_query_cache | YES |
+------------------+-------+
上面的显示,表示设置查询缓存是可用的。
系统变量 query_cache_size
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。
mysql> select @@global.query_cache_size;
+---------------------------+
| @@global.query_cache_size |
+---------------------------+
| 16777216 |
+---------------------------+
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global.query_cache_size这里是设置1M左右,900多K。
mysql > set @@global.query_cache_size=1000000;
query_cache_limit 控制缓存查询结果的最大值
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查询结果就不会缓存。
mysql> select @@global.query_cache_limit;
+----------------------------+
| @@global.query_cache_limit |
+----------------------------+
| 1048576 |
+----------------------------+
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。
mysql查询缓存相关变量
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 | 0 |
| query_cache_type | ON |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF |
+------------------------------+---------+
查看缓存的状态
mysql> show status like '%Qcache%';
+-------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-------------------------+-------+
| Qcache_free_blocks | 0 |
| Qcache_free_memory | 0 |
| Qcache_hits | 0 |
| Qcache_inserts | 0 |
| Qcache_lowmem_prunes | 0 |
| Qcache_not_cached | 0 |
| Qcache_queries_in_cache | 0 |
| Qcache_total_blocks | 0 |
+-------------------------+-------+
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
检查查询缓存使用情况
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)。
mysql> show status like 'Com_select%';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Com_select | 3 |
+---------------+-------+
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
引用一段前辈的话
如果Qcache_lowmem_prunes 值比较大,表示查询缓存区大小设置太小,需要增大。
如果Qcache_free_blocks 较多,表示内存碎片较多,需要清理,flush query cache
关于query_cache_min_res_unit大小的调优,给出了一个计算公式,可以供调优设置参考:
query_cache_min_res_unit = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / Qcache_queries_in_cache
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