查询缓存就像一个MySQL的记忆库，它能记住之前的查询结果，并在下次遇到相同查询时直接返回结果，避免重复计算，从而提升性能。但要注意，并非所有查询都适合缓存，而且不当的配置反而会降低性能。
配置查询缓存，本质上就是调整MySQL的几个关键参数。但在此之前，你需要评估你的应用场景，看看是否真的需要开启查询缓存。如果你的应用读多写少，且查询语句重复率较高，那查询缓存可能会有显著效果。反之，如果写入频繁，查询缓存的命中率会很低，反而会带来额外的开销。
配置查询缓存的正确方法：
启用查询缓存： 设置
query_cache_type = 1
，这会启用查询缓存。默认情况下，它是关闭的 (query_cache_type = 0
)。设置缓存大小：
query_cache_size
决定了缓存可以使用的内存大小。你需要根据你的服务器资源和查询量来调整这个值。过小的缓存会导致频繁的淘汰，过大的缓存则会浪费内存。一般建议从较小的值开始尝试，比如64M，然后逐步增加，直到性能达到最佳。设置缓存最小单元大小：
query_cache_min_res_unit
定义了缓存分配的最小块大小。减小这个值可以减少内存碎片，但会增加管理开销。通常保持默认值即可。限制单个查询结果的最大缓存大小：
query_cache_limit
限制了单个查询结果可以使用的最大内存大小。对于返回大量数据的查询，不要缓存，避免占用过多缓存空间。根据需要选择性关闭缓存： 你可以使用
SQL_NO_CACHE
提示来告诉MySQL不要缓存特定的查询。这对于一些经常变化的查询非常有用。例如：SELECT SQL_NO_CACHE * FROM my_table WHERE ...
如何评估查询缓存的效果？
评估查询缓存的效果，不能只看配置，更要看实际的性能提升。你可以使用MySQL自带的性能分析工具，或者第三方监控工具，来观察查询缓存的命中率、未命中率、内存使用情况等指标。
-
命中率：
Qcache_hits / (Qcache_hits + Qcache_inserts)
，越高越好。 -
未命中率：
Qcache_inserts / (Qcache_hits + Qcache_inserts)
，越低越好。 -
缓存使用率：
Qcache_used / query_cache_size
，保持在一个合理的范围内，不要太高，也不要太低。
如果命中率很低，说明查询缓存的效果不明显，可能需要调整缓存大小，或者考虑其他优化方案。
查询缓存失效的常见原因有哪些？
查询缓存失效的原因有很多，理解这些原因可以帮助你更好地利用查询缓存。
- 表数据更新： 只要表中的数据发生变化，所有与该表相关的缓存查询都会失效。这是查询缓存最常见的失效原因。
- 查询语句不完全相同： 即使查询逻辑相同，但只要查询语句的字符不一样（例如，空格、大小写、注释等），查询缓存也会认为它们是不同的查询。
-
使用了非确定性函数： 如果查询中使用了
RAND()
、NOW()
等非确定性函数，查询缓存不会缓存该查询的结果，因为每次执行的结果都不一样。 - 使用了用户自定义函数： 类似非确定性函数，如果查询中使用了用户自定义函数，查询缓存也不会缓存该查询的结果。
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查询结果超过
query_cache_limit
： 如果查询结果的大小超过了query_cache_limit
，查询缓存不会缓存该查询的结果。 -
执行了
FLUSH QUERY CACHE
命令： 这个命令会清空所有的查询缓存。 -
执行了
RESET QUERY CACHE
命令： 这个命令会清理查询缓存中的碎片，但不会清空缓存。
除了查询缓存，还有哪些其他的MySQL查询优化方法？
查询缓存虽然可以提升性能，但也有其局限性。在实际应用中，我们还需要结合其他的优化方法，才能达到更好的效果。
- 索引优化： 这是最重要也是最有效的优化方法之一。通过创建合适的索引，可以大大减少MySQL需要扫描的数据量，从而提升查询速度。
-
SQL语句优化： 编写高效的SQL语句，避免使用
SELECT *
、子查询、OR
条件等低效的语句。 - 表结构优化： 合理设计表结构，选择合适的数据类型，避免冗余字段，可以减少存储空间，提升查询效率。
- 分区表： 对于大型表，可以使用分区表将数据分割成多个小块，从而提升查询速度。
- 读写分离： 将读操作和写操作分离到不同的服务器上，可以减轻单个服务器的压力，提升整体性能。
- 使用连接池： 连接池可以避免频繁的创建和销毁数据库连接，从而提升性能。
- 硬件升级： 如果以上方法都无法满足需求，可以考虑升级硬件，例如增加内存、使用更快的硬盘等。
查询缓存在哪些场景下不适用？
虽然查询缓存在某些场景下可以提升性能，但在另一些场景下，反而会降低性能。
- 频繁更新的表： 如果表中的数据频繁更新，查询缓存的命中率会很低，反而会带来额外的开销。
- 数据量小的表： 对于数据量小的表，查询本身就很快，使用查询缓存的收益很小。
- 复杂的查询： 对于复杂的查询，查询缓存的命中率可能很低，而且缓存的成本也很高。
- 使用了非确定性函数的查询： 这类查询无法被缓存，使用查询缓存没有任何意义。
总之，配置查询缓存需要根据实际情况进行评估和调整。不要盲目开启，也不要过度依赖。只有结合其他的优化方法，才能真正提升MySQL的查询性能。
