mysql怎么看缓存机制 mysql缓存位置

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。

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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

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:

MySQL表对象缓存

表对象缓存: 是将某个表对象的字典信息(定义内容)缓存到内存中,用来提高对表的访问效率。某个表被访问过一次后,只要服务器没有关闭且表定义没有被修改的条件下,访问该表,只需要从内存中找到这个已经缓存起来的对象做相应操作即可。

用户访问表时,表对象在缓存时: 通过HASH算法找到TABLE_SHARE,然后每个线程构造各自的实例化TABLE即可。

用户访问表时,当表没有被缓存的情况下: 第一需要打开表,首先需要从系统表中将这个表的所有信息都读入内存中,这些信息包括表名、库名、所有列信息、列的默认值、表的字符集、对应的frm文件路径、所属存储引擎、主键等,将这些信息构造一个TABLE_SHARE结构体,这个结构体是表对象缓存的第一层,所有用户共享访问且为静态不允许修改,它是缓存在table_def_cache(由参数table_definition_cache控制)中的。

而真正与用户打交道的是TABLE_SHARE的衍生品,它对应结构体为TABLE,在被使用前需要将TABLE_SHARE结构体实例化TABLE才能被使用,由每个线程构造各自的实例化TABLE即可。(实例化的TABLE由table_open_cache及table_open_cache_instance控制)

注意1: DDL操作时会将所有instance锁住,而DML操作时instance之间互不干扰。

(DDL statements still require a lock on the entire cache, but such statements are much less frequent than DML statements.)

注意2: 一个线程中如果打开表过多,超过一个instance限制的大小时,是不能跨instance缓存的

(instance大小:table_open_cache / table_open_cache_instances)

表缓存涉及其他参数: 通过下面参数判断table_open_cache参数设置是否合理

table_open_cache_hit:能够从table open cache的free list中找到table则为命中,+1

table_open_cache_misses:与table_open_cache_hit相反,如果找不到则需要重新实例化则+1,通常发生在初始化第一次加载表或超过table_open_cache的设置被淘汰后需要重新实例化。

table_open_cache_overflow:table cache淘汰的数量,每次淘汰+1

opened_tables:已经打开的表数。如果Opened_tables很大,那么table_open_cache的值可能太小了。

open_tables:总的instance (table cache)的总数

mysql缓存机制怎么查看有没有启动

我们都知道 MySQL 的 Table Cache 是表定义的缓存,江湖上流传着各种对这个参数的调优方法。

table cache 的作用,就是节约读取表结构文件的开销。对于table cache 是否命中,其实table cache 是针对于线程的,每个线程有自己的缓存,只缓存本线程的表结构定义。不过我们发现,strace 中没有关于表结构文件的 open 操作(只有 stat 操作,定位表结构文件是否存在),也就是说 table cache 不命中,不一定需要读取表结构文件。这种感觉好像是:在不命中 table cache 时,命中了另外一个表结构缓存。

运维建议:

我们读一下 MySQL 的文档,关于 table_open_cache 的建议值公式:建议值 = 最大并发数 * join 语句涉及的表的最大个数。

通过实验我们容易理解:table_cache 是针对于线程的,所以需要最大并发数个缓存。另外,一个语句 join 涉及的表,需要同时在缓存中存在。所以最小的缓存大小,等于语句 join 涉及的表的最大个数。将这两个数相乘,就得到了 MySQL 的建议值公式。

数据库缓存机制是什么?就是缓存是如何作用数据库的?越详细越好。要对的。

首先你要了解下什么是 数据库缓存机制 (最好找书本来看下)

已经过了很久了。我都忘记了。不过可以举个类似的例子 希望帮助你下理解。

还有些需要具体例子代码看的话,最好还是找数据库的相关书籍讲解比较详细 网上很少能详细讲解的 如果在学校就最好了。找老师问就可以 或者你去些关于数据库方面的论坛上找找资料

数据库缓存机制 缓存是介于应用程序和物理数据源之间,其作用是为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高了应用的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。

缓存的介质一般是内存,所以读写速度很快。但如果缓存中存放的数据量非常大时,也会用硬盘作为缓存介质。缓存的实现不仅仅要考虑存储的介质,还要考虑到管理缓存的并发访问和缓存数据的生命周期。

再如:

静态的网站的内容都是些简单的静态网页直接存储在服务器上,可以非常容易地达到非常惊人的访问量。但是动态网站因为是动态的,也就是说每次用户访问一个页面,服务器要执行数据库查询,启动模板,执行业务逻辑到最终生成一个你所看到的网页,这一切都是动态即时生成的。从处理器资源的角度来看,这是比较昂贵的。

对于大多数网络应用来说,过载并不是大问题。因为大多数网络应用并不是washingtonpost.com或Slashdot;它们通常是很小很简单,或者是中等规模的站点,只有很少的流量。但是对于中等至大规模流量的站点来说,尽可能地解决过载问题是非常必要的。这就需要用到缓存了。

缓存的目的是为了避免重复计算,特别是对一些比较耗时间、资源的计算。


文章题目:mysql怎么看缓存机制 mysql缓存位置
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