<转载> mysql缓存优化

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第一: 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; 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

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

第二: 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。

第三: 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 set @@global.query_cache_size=1000000; 这里是设置1M左右,900多K。

再次查看下 select @@global.query_cache_size;

+—————————+
@@global.query_cache_size |
+—————————+
999424 |
+—————————+
显示我们设置新的大小,表示设置成功。

第四: 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。

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> 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             | 16777216 |
| query_cache_type             | ON       |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF      |
+——————————+———-+
6 rows in set (0.00 sec)

第五:查看缓存的状态

mysql> show status like ‘%Qcache%’;
+————————-+———-+
| Variable_name           | Value    |
+————————-+———-+
| Qcache_free_blocks      | 11       |
| Qcache_free_memory      | 16610552 |
| Qcache_hits             | 10       |
| Qcache_inserts          | 155      |
| Qcache_lowmem_prunes    | 0        |
| Qcache_not_cached       | 21       |
| Qcache_queries_in_cache | 111      |
| Qcache_total_blocks     | 256      |
+————————-+———-+
8 rows in set (0.00 sec)

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

第六: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    | 1     |

+—————+——-+

 

 

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

优化提示:
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
根据我看的 《High Performance MySQL》中所述,关于query_cache_min_res_unit大小的调优
,书中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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