# 简介 查询缓存简称QC，使用查询缓冲，mysql 将查询结果存放在缓冲区中，今后对于同样的 select 语句（区分大小写），将直接从缓冲区中读取结果。 ### 存储方式 例子：select * from t1 where id=10; 100次 1. 将 select * from t1 where id=10; 进行hash运算计算出一串hash值，我们把它称之为“SQL_ID" 2. 将存储引擎返回上来的表的内容+SQLID存储到查询缓存中 ### 使用方式 1. 一条 SQL 执行时，进行 hash 运算，得出SQLID，去找 query cache 2. 如果cache中有，则直接返回数据行，如果没有，就走原有的SQL执行流程 # 参数 ```mysql mysql> show status like "%Qcache%"; +-------------------------+---------+ | Variable_name | Value | +-------------------------+---------+ | Qcache_free_blocks | 1 | | Qcache_free_memory | 1031360 | | Qcache_hits | 0 | | Qcache_inserts | 0 | | Qcache_lowmem_prunes | 0 | | Qcache_not_cached | 2002 | | Qcache_queries_in_cache | 0 | | Qcache_total_blocks | 1 | +-------------------------+---------+ 8 rows in set (0.00 sec) ``` - Qcache_free_blocks：缓存中相邻内存块的个数。 如果该值显示较大，则说明 Query Cache 中的内存碎片较多了，FLUSH QUERY CACHE 会对缓存中的碎片进行整理，从而得到一个空闲块。 注：当一个表被更新之后，和它相关的 cache blocks 将被 free。但是这个 block 依然可能存在队列中，除非是在队列的尾部。可以用 FLUSH QUERY CACHE 语句来清空 free blocks - Qcache_free_memory：Query Cache 中目前剩余的内存大小。通过这个参数我们可以较为准确的观察出当前系统中的 Query Cache 内存大小是否足够，是需要增加还是过多了。 - Qcache_hits：表示有多少次命中缓存。我们主要可以通过该值来验证我们的查询缓存的效果。数字越大，缓存效果越理想。 - Qcache_inserts：表示多少次未命中然后插入，意思是新来的 SQL 请求在缓存中未找到，不得不执行查询处理，执行查询处理后把结果 insert 到查询缓存中。这样的情况的次数越多，表示查询缓存应用到的比较少，效果也就不理想。当然系统刚启动后，查询缓存是空的，这很正常。 - Qcache_lowmem_prunes：多少条 Query 因为内存不足而被清除出QueryCache。通过 “Qcache_lowmem_prunes” 和 “Qcache_free_memory” 相互结合，能够更清楚的了解到我们系统中 Query Cache 的内存大小是否真的足够，是否非常频繁的出现因为内存不足而有 Query 被换出。这个数字最好长时间来看；如果这个数字在不断增长，就表示可能碎片非常严重，或者内存很少。（上面的 free_blocks 和 free_memory 可以告诉您属于哪种情况） - Qcache_not_cached：不适合进行缓存的查询的数量，通常是由于这些查询不是 SELECT 语句或者用了 now() 之类的函数。 - Qcache_queries_in_cache：当前Query Cache 中cache 的Query 数量； - Qcache_total_blocks：当前Query Cache 中的block 数量；。 如果出现hits比例过低，其实就可以关闭查询缓存了。使用redis专门缓存数据库 - Qcache_free_blocks 来判断碎片 Qcache_free_memory + Qcache_lowmem_prunes 来判断内存够不够 Qcache_hits 多少次命中 Qcache_hits / (Qcache_inserts+Qcache_not_cached+Qcache_hits) # 缺点 缓存的失效很容易，只要对表有任何的更新，这个表的所有查询缓存就会全部被清空，就会出现缓存还没使用，就直接被清空了，或者积累了很多缓存准备用来着，但是一个更新打回原形。这就导致查询的命中率低的可怕，只有那种只查询不更新的表适用缓存，但是这样的表往往很少存在，一般都是什么配置表之类的。 # MySQL 8 MySQL 8为了提高数据库的性能和稳定性，同时降低管理员的负担，更好地适应现代的应用场景，所以取消了查询缓存 1. 查询缓存对于性能的提升效果有限，甚至会导致性能下降。因为查询缓存需要占用大量的内存，当缓存中的数据增多时，会占用更多的内存空间，导致数据库的性能变差。 2. 查询缓存容易造成不一致性。当有多个客户端和服务端同时运行时，查询缓存可能会导致不一致的问题，这会影响客户端的使用。 3. 查询缓存会增加数据库的复杂性。由于查询缓存涉及到大量的细节问题，比如缓存失效、数据更新等，因此它会增加数据库的复杂度，增加了管理员的工作量。