什么时候我们会用到复制表?例如:我现在对一张表进行操作,但是怕误删数据,所以在同一个数据库中建一个表结构一样,表数据也一样的表,以作备份。如果用mysqldump比较麻烦,备份.MYD,.MYI这样的文件呢,操作起来也还是麻烦。 一,复制表结构 方法1: mysql> create table a like…
Mysql:认识查询缓存, MySQL查询缓存打开、设置、参数查询、性能变量, MySQL缓存的查询
第一:
一般,我们会把
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
这样
①在
select
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:
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:
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
mysql> select @@global.query_cache_size; +---------------------------+ | @@global.query_cache_size | +---------------------------+ | 16777216 | +---------------------------+
上面是
设置
再次查看下
+---------------------------+ | @@global.query_cache_size | +---------------------------+ | 999424 | +---------------------------+
显示我们设置新的大小,表示设置成功。
第四:
例如:
MySql
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
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
MySQL查询缓存小结
与Oracle不同,MySQL的查询缓存并非缓存执行计划,而是查询及其结果集,这就意味着只有相同的查询操作才能命中缓存,因此MySQL的查询缓存命中率很低,另一方面,对于大结果集的查询,其查询结果可以从cache中直接读取,有效的提升了查询效率。
MySQL的查询缓存有如下特点:
(1)完全相同的SQL才会命中缓存。
在查询缓存中搜索结果前,MySQL不会对SQL进行解析,因此,查询缓存的查找方式是字节匹配。也就是说,如果SQL中包含不确定内容、多余的空格都会被认为是不同的SQL。
当服务器端接收到查询包后,系统就会检查查询缓存中是否有该查询,因此利用查询缓存可以省去SQL解析和处理操作。MySQL得到结果集后,将结果集以包的形式发送到客户端,在将包发送到客户端之前会将包保存到查询缓存中。是否将结果集插入到查询缓存取决于查询SQL,能够插入到查询缓存的对象如下第(2)点所示。
(2)MySQL的缓存对象如下:
a) 只缓存SELECT语句。SHOW命令和存储程序不会被缓存。
b) 不能缓存预编译语句(prepared statement)和游标。 查询缓存中保存的是查询语句和结果集,而预编译语句中存在替代符和额外的参数,游标从块中读取结果
c) 查询语句不能包含动态内容。多次执行某SQL,必须能够返回相同的结果集,因此查询中不能包含像UUID(), RAND(), CONNECTION_ID()这样的函数。
d) SQL中包含定义函数和自定义变量不会被缓存。
e) 对系统表的查询不会被缓存。
f) 非自动提交(显示使用BEGIN…END)事务中的SQL不会被缓存。
g) 使用TEMPORARY表的SQL不会被缓存。
h) 不使用任何表的SQL不会被缓存。
i) 在下面的SELECT操作也不会被缓存:
SELECT …IN SHARE MODE
SELECT …FOR UPDATE
SELECT …INTO OUTFILE …
SELECT …INTO DUMPFILE …
SELECT * FROM …WHERE autoincrement_col IS NULL
(3)表内容更改时缓存失效。
修改表的所有操作(DELETE/INSERT/UPDATE等等),都会导致缓存中该表的所有内容(SQL和结果集)被一次清空。很有可能这些操作并没有改变SQL的结果集,但MySQL无法验证哪些SQL会影响缓存而哪些SQL不会影响。也是由于这点,MySQL的缓存利用率不是很高。对于写操作频繁的应用,查询缓存的命中率会相当的低。如果缓存中存在某表的大量SQL,多少也会降低该表的更新速度。
(4)缓存碎片。
随着缓存量的增多,查询缓存会产生碎片,这将降低缓存性能。状态变量Qcache_free_blocks描述了缓存中的空闲块,该值越大表示碎片越多。可以用FLUSH QUERY CACHE命令来整理碎片,而对于大缓存,该操作会长时间阻塞查询缓存。
总结一下:
(1)MySQL的查询缓存利用率很低,原因是每当有修改表内容操作时,缓存中所有与该表相关的内容全部要被清空。
(2)查询缓存是一次申请query_cache_size大小的内存,而不是随查询的插入动态申请,这样提升了系统性能,因为申请、释放内存的操作很慢。
(3)查询缓存的空闲块是有序的,因为较小的块会被经常使用,同样为了性能考虑。
(4)为充分利用内存,某缓存块填充数据后,如果还有空闲空间,则将空闲空间回收。
(5)缓存替换策略是,当缓存没有空闲块时,系统将最老(最近没有被使用)的查询块剔除。
(6)查询缓存的优缺点
- 不需要对SQL语句做任何解析和执行,当然语法解析必须通过先,直接从query cache中获取查询结果;
- 查询缓存的判断规则不够智能,也提高了查询缓存的使用门槛,降低其效率;
- query cache的启用,会增加检查和清理query cache中记录集的开销,而且存在SQL语句缓存的表,每一张都只有一个对应的全局锁。
(7)查询缓存的使用业务
- 整个系统以读为主的业务,比如门户型、新闻类、报表型、论坛等网站;
- 查询语句操作的表对象,非频繁的进行DML操作,可以使用query_cache_type=2模式,然后SQL语句加SQL_CACHE参数指定。
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