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MySQL加速查询速度的独门武器:查询缓存

【 mysqlops 更新时间:2013-07-24 | 字体:
[导读]【导读】 与朋友或同事谈到mysql查询缓存功能的时候>,个人喜欢把Query Cache比作荔枝,是非常营养的东西,但是一次性吃太多了<,就容易导致上火而流鼻血,虽然不是特别恰当的比喻<,但是有很多相似的地方,另外Query C...

导读

    与朋友或同事谈到mysql查询缓存功能的时候,个人喜欢把Query Cache比作荔枝,是非常营养的东西,但是一次性吃太多了,就容易导致上火而流鼻血>,虽然不是特别恰当的比喻,但是有很多相似的地方<,另外Query Cache有其特殊的业务场景,也不像其他数据库产品,缓存查询语句的执行计划等信息<,而是直接缓存查询语句的记录集和对应的SQL语句<<<。本文就给大家介绍下查询缓存的相关知识,希望可以引导大家正确地使用Query Cache这个独门武器。

对mysql查询缓存从五个角度进行详细的分析:Query Cache的工作原理>、如何配置、如何维护<、如何判断查询缓存的性能、适合的业务场景分析>。

 工作原理

查询缓存的工作原理<>,基本上可以用二句话概括:

l  缓存SELECT操作或预处理查询(注释:5.1.17开始支持)的结果集和SQL语句<<;

l  新的SELECT语句或预处理查询语句>,先去查询缓存>,判断是否存在可用的记录集,判断标准:与缓存的SQL语句><,是否完全一样<,区分大小写<;

查询缓存对什么样的查询语句,无法缓存其记录集,大致有以下几类:

l  查询语句中加了SQL_NO_CACHE参数;

l  查询语句中含有获得值的函数,包涵自定义函数<,如:CURDATE()>、GET_LOCK()、RAND()、CONVERT_TZ等;

l  对系统数据库的查询:mysql、information_schema

l  查询语句中使用SESSION级别变量或存储过程中的局部变量;

l  查询语句中使用了LOCK  IN SHARE MODE、FOR UPDATE的语句

l  查询语句中类似SELECT …INTO 导出数据的语句>;

l  事务隔离级别为:Serializable情况下,所有查询语句都不能缓存;

l  对临时表的查询操作;

l  存在警告信息的查询语句;

l  不涉及任何表或视图的查询语句;

l  某用户只有列级别权限的查询语句;

查询缓存的优缺点:

l  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在先,直接从Query  Cache中获得查询结果;

l  查询缓存的判断规则,不够智能,也即提高了查询缓存的使用门槛>,降低其效率>;

l  Query Cache的起用<,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,每一张表都只有一个对应的全局锁<;

 配置

        是否启用mysql查询缓存,可以通过2个参数:query_cache_type和query_cache_size,其中任何一个参数设置为0都意味着关闭查询缓存功能>,但是正确的设置推荐query_cache_type=0。

l  query_cache_type

值域为:0 -– 不启用查询缓存;

值域为:1 -– 启用查询缓存,只要符合查询缓存的要求>><,客户端的查询语句和记录集斗可以缓存起来,共其他客户端使用;

值域为:2 -– 启用查询缓存,只要查询语句中添加了参数:SQL_CACHE,且符合查询缓存的要求>,客户端的查询语句和记录集,则可以缓存起来,共其他客户端使用>;

l  query_cache_size

允许设置query_cache_size的值最小为40K>,对于最大值则可以几乎认为无限制,实际生产环境的应用经验告诉我们>,该值并不是越大<,查询缓存的命中率就越高<,也不是对服务器负载下降贡献大,反而可能抵消其带来的好处,甚至增加服务器的负载,至于该如何设置,下面的章节讲述,推荐设置为:64M;

l  query_cache_limit

限制查询缓存区最大能缓存的查询记录集,可以避免一个大的查询记录集占去大量的内存区域,而且往往小查询记录集是最有效的缓存记录集,默认设置为1M,建议修改为16k~1024k之间的值域>>,不过最重要的是根据自己应用的实际情况进行分析、预估来设置<;

l  query_cache_min_res_unit

设置查询缓存分配内存的最小单位,要适当地设置此参数,可以做到为减少内存块的申请和分配次数,但是设置过大可能导致内存碎片数值上升。默认值为4K,建议设置为1k~16K

l  query_cache_wlock_invalidate

该参数主要涉及MyISAM引擎>,若一个客户端对某表加了写锁,其他客户端发起的查询请求,且查询语句有对应的查询缓存记录,是否允许直接读取查询缓存的记录集信息>,还是等待写锁的释放。默认设置为0>,也即允许;

 维护

l  查询缓存区的碎片整理

    查询缓存使用一段时间之后,一般都会出现内存碎片,为此需要监控相关状态值,并且定期进行内存碎片的整理,碎片整理的操作语句:FLUSH QUERY CACHE<;

l  清空查询缓存的数据

那些操作操作可能触发查询缓存<,把所有缓存的信息清空,以避免触发或需要的时候,知道如何做,二类可触发查询缓存数据全部清空的命令:

(1).     RESET QUERY CACHE;

(2).     FLUSH TABLES<;

 性能监控

l  碎片率

查询缓存内存碎片率=Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%

l  命中率

查询缓存命中率=Qcache_hits/(Qcache_hits + Qcache_inserts)  * 100%

l  内存使用率

查询缓存内存使用率=(query_cache_size – Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%

l  Qcache_lowmem_prunes

该参数值对于检测查询缓存区的内存大小设置是否>,有非常关键性的作用,其代表的意义为:查询缓存去因内存不足而不得不从查询缓存区删除的查询缓存信息>,删除算法为LRU;

l  query_cache_min_res_unit

    内存块分配的最小单元非常重要,设置过大可能增加内存碎片的概率发生,太小又可能增加内存分配的消耗>,为此在系统平稳运行一个阶段性后,可参考公式的计算值:

查询缓存最小内存块 = (query_cache_size – Qcache_free_memory) / Qcache_queries_in_cache

l  query_cache_size

我们如何判断query_cache_size是否设置过小>,依然也只有先预设置一个值,推荐为:32M~128M之间的区域>,待系统平稳运行一个时间段(至少1周),并且观察这周内的相关状态值:

(1).     Qcache_lowmem_prunes;

(2).     命中率>;

(3).     内存使用率;

    若整个平稳运行期监控获得的信息>,为命中率高于80%,内存使用率超过80%>,并且Qcache_lowmem_prunes的值不停地增加,而且增加的数值还较大,则说明我们为查询缓冲区分配的内存过小,可以适当地增加查询缓存区的内存大??;

    若是整个平稳运行期监控获得的信息,为命中率低于40%,Qcache_lowmem_prunes的值也保持一个平稳状态,则说明我们的查询缓冲区的内存设置过大,或者说业务场景重复执行一样查询语句的概率低>,同时若还监测到一定量的freeing items<,那么必须考虑把查询缓存的内存条小,甚至关闭查询缓存功能>;

 业务场景

通过上述的知识梳理和分析,我们至少知道查询缓存的以下几点:

l  查询缓存能够加速已经存在缓存的查询语句的速度,可以不用重新解析和执行而获得正确得记录集;

l  查询缓存中涉及的表,每一个表对象都有一个属于自己的全局性质的锁>;

l  表若是做DDL<、FLUSH TABLES 等类似操作,触发相关表的查询缓存信息清空<;

l  表对象的DML操作<,必须优先判断是否需要清理相关查询缓存的记录信息>,将不可避免地出现锁等待事件;

l  查询缓存的内存分配问题,不可避免地产生一些内存碎片;

l  查询缓存对是否是一样的查询语句>,要求非?>?量?,而且还不智能<<;

    我们再重新回到本节的重点上,查询缓存适合什么样的业务场景呢?只要是清楚了查询缓存的上述优缺点,就不难罗列出来,业务场景要求:

l  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;

l  查询语句操作的表对象,非频繁地进行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;

原文:http://www.chinawobo.com/2011/08/10/mysql-query-cache.html

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