现代数据库已弱化或移除sql查询缓存，性能提升关键在于优化缓冲池配置、避免全表扫描、使用物化视图/汇总表、应用层缓存及执行计划调优。
SQL 查询缓存本身在现代数据库中已大幅弱化或默认关闭（如 MySQL 8.0 已移除查询缓存），真正有效的性能提升不依赖“缓存 SQL 文本”，而在于合理利用数据库内置的缓存机制、优化查询逻辑与结构，并配合应用层策略。核心是减少重复计算、降低 I/O 开销、让执行计划更稳定高效。
用好数据库自带的缓存层
现代数据库（如 PostgreSQL、MySQL InnoDB、SQL Server）主要依靠缓冲池（Buffer Pool）缓存数据页，而非 SQL 语句结果。这意味着：热点数据页常驻内存，后续查询直接读内存，速度极快。
- 确保 innodb_buffer_pool_size（MySQL）或 shared_buffers（PostgreSQL）设置合理——通常设为物理内存的 50%–75%，避免过大导致系统内存压力
- 监控缓存命中率：MySQL 可查
SHOW STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_read%'，命中率低于 95% 就该扩容 - 避免全表扫描，否则会冲刷缓冲池中的热数据；加索引、限制返回行数、用覆盖索引能显著提升缓存复用率
避免隐式失效，让查询更“可缓存”
即使使用了查询缓存（如旧版 MySQL），以下写法会让缓存形同虚设：
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数据本地化解决接口缓存数据无限增加，读取慢的问题，速度极大提升更注重SEO优化优化了系统的SEO，提升网站在搜索引擎的排名，增加网站爆光率搜索框本地化不用远程读取、IFRAME调用，更加容易应用及修改增加天气预报功能页面增加了天气预报功能，丰富内容增加点评和问答页面增加了点评和问答相关页面，增强网站粘性电子地图优化优化了电子地图的加载速度与地图功能酒店列表增加房型读取酒店列表页可以直接展示房型，增
- 含 NOW()、RAND()、USER() 等非确定性函数的查询，每次执行文本不同，无法命中缓存
- 表有写入（INSERT/UPDATE/DELETE）时，所有关联该表的查询缓存条目会被清空——高写入场景下缓存几乎无用
- 建议改用应用层时间参数（如
WHERE create_time > '2024-06-01'），或用预计算字段+索引替代函数调用
用物化视图或汇总表替代高频复杂查询
对统计类、报表类慢查询（如“各城市月度订单总额”），与其反复执行 JOIN + GROUP BY，不如提前固化结果：
- MySQL 可建定时任务（Event Scheduler）写入汇总表；PostgreSQL 支持 MATERIALIZED VIEW（需插件或 v12+ 原生支持）
- 汇总表按业务更新频率设计刷新策略：实时（触发器）、准实时（消息队列异步更新）、T+1（夜间批处理）
- 查询时直查汇总表，响应从秒级降至毫秒级，且不干扰主业务表的缓冲池
客户端与中间件缓存协同优化
数据库层之外，更应关注离用户更近的缓存位置：
- 应用层用 Redis/Memcached 缓存查询结果（如
user:123:profile），设置合理 TTL 和主动失效逻辑（如用户资料更新后删缓存） - ORM 框架（如 MyBatis、Hibernate）开启二级缓存，但注意避免脏读——只缓存读多写少、一致性要求不苛刻的数据
- 反向代理（如 Nginx）或 CDN 可缓存完全静态的 API 响应（如地区列表、配置项），彻底绕过数据库
不复杂但容易忽略：多数“慢查询”根源不在缓存缺失，而在没走索引、锁等待、执行计划劣化或大字段拖累传输。先用 EXPLAIN 看执行计划，再谈缓存优化，才真正见效。
