mysql之Query Cache
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。
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。我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。
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;
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;
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;
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;
5,“query_cache_type”:系统是否打开了Query Cache 功能;
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;
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)
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;
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;
存储块block说明
在本节里“存储块”和“block”是同一个意思
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。
参考自:http://blog.csdn.net/iris_xuting/article/details/50495928#t0
mysql之Query Cache的更多相关文章
- MySQL 之 query cache
早上一打开网站,就看到了Percona官网发布的最新的关于 mysql query cache的文章: https://www.percona.com/blog/2015/08/07/mysql-qu ...
- MySQL 缓存 Query Cache
QueryCache(下面简称QC)是根据SQL语句来cache的.一个SQL查询如果以select开头,那么MySQL服务器将尝试对其使 用QC.每个Cache都是以SQL文本作为key来存的.在应 ...
- MySQL的Query Cache原理分析
QueryCache(下面简称QC)是根据SQL语句来cache的.一个SQL查询如果以select开头,那么MySQL服务器将尝试对其使用QC.每个Cache都是以SQL文本作为key来存的. 原理 ...
- memcached 和 MySQL 的 query ?
cache 相比,有什么优缺点? 把 memcached 引入应用中,还是需要不少工作量的.MySQL 有个使用方便的 query cache,可以自动地缓存 SQL 查询的结果,被缓存的 SQL 查 ...
- MySQL Troubleshoting:Waiting on query cache mutex 腾讯数据库工程师:幕南风
http://blog.itpub.net/26515977/viewspace-1208188/ 今天被MySQL Query Cache 炕了.线上大量 Waiting on ...
- MySQL Troubleshoting:Waiting on query cache mutex
今天被MySQL Query Cache 炕了.线上大量 Waiting on query cache mutex 那么什么是 Query Cache? QC 缓存的是整个SELECT的结果集.而非执 ...
- MySql Query Cache 优化
query cache原理 当mysql接收到一条select类型的query时,mysql会对这条query进行hash计算而得到一个hash值,然后通过该hash值到query cache中去匹配 ...
- 改进动态设置query cache导致额外锁开销的问题分析及解决方法-mysql 5.5 以上版本
改进动态设置query cache导致额外锁开销的问题分析及解决方法 关键字:dynamic switch for query cache, lock overhead for query cach ...
- RDS for MySQL查询缓存 (Query Cache) 的设置和使用
https://help.aliyun.com/knowledge_detail/41717.html?spm=5176.7841698.2.11.aCvOXJ RDS for MySQL查询缓存 ( ...
随机推荐
- ZZNU 2098 Drink coffee(差分+树状数组)
题目链接:http://acm.hi-54.com/problem.php?pid=2098 2098 : Drink coffee 时间限制:1 Sec 内存限制:256 MiB 提交:32 答案正 ...
- Java 中的 HttpServletRequest 和 HttpServletResponse 对象
HttpServletRequest对象详解 javax.servlet.http.HttpServletRequest是SUN制定的Servlet规范,是一个接口.表示请求,“HTTP请求协议”的完 ...
- 如何使用react-redux——傻瓜版
概述 之前看redux官方文档真是看得一脸懵逼,现在自认为会用了,于是来总结一下用法,供以后开发时参考,相信对其他人也有用. 不得不说,用了redux之后感觉挺爽的,有如下优点: 组件大多是函数组件非 ...
- 人生苦短:Python里的17个“超赞操作
人生苦短,我选Python”.那么,你真的掌握了Python吗? 1. 交换变量 有时候,当我们要交换两个变量的值时,一种常规的方法是创建一个临时变量,然后用它来进行交换.比如: # 输入 a = ...
- python编译生成的.pyc作用
如果 Python 进程在机器上拥有写入权限,那么它将把程序的字节码保存为一个以 .pyc 为扩展名的文件( ".pyc" 就是编译过的 ".py" 源代码). ...
- 机器学习基石笔记:07 The VC Dimension
当N大于等于2,k大于等于3时, 易得:mH(N)被Nk-1给bound住. VC维:最小断点值-1/H能shatter的最大k值. 这里的k指的是存在k个输入能被H给shatter,不是任意k个输入 ...
- LeetCode:110_Balanced Binary Tree | 平衡二叉树 | Easy
要求:判断一棵树是否是平衡二叉树 Given a binary tree, determine if it is height-balanced. For . 代码如下: struct TreeNod ...
- LeetCode--No.012 Integer to Roman
12. Integer to Roman Total Accepted: 71315 Total Submissions: 176625 Difficulty: Medium Given an int ...
- 关于小窗滑动,父级body也跟随滑动的解决方案
需求:当前页面是信息列表,所以高度由内容自动填充, 所以页面可以上下滑动,加载更多, 但是下发物料一栏又为一个列表 所以做了一个弹窗框,因为是列表所以高度自然又是不可控的,所以给了一个最大高度,当超出 ...
- python字符串操作简单方法
1.join #将字符中的每一个元素按照指定分隔符进行拼接 test='你说话带空格' print(test) t=' ' x='_' print(t.join(test)) print(x.join ...