MySQL的Query Cache原理分析

时间:2024-01-25 05:20:29 

原理
QueryCache(下面简称QC)是根据SQL语句来cache的。一个SQL查询如果以select开头,那么MySQL服务器将尝试对其使用QC。每个Cache都是以SQL文本作为key来存的。在应用QC之前,SQL文本不会被作任何处理。也就是说,两个SQL语句,只要相差哪怕是一个字符(例如大小写不一样;多一个空格等),那么这两个SQL将使用不同的一个CACHE。
不过SQL文本有可能会被客户端做一些处理。例如在官方的命令行客户端里,在发送SQL给服务器之前,会做如下处理: 

过滤所有注释 
去掉SQL文本前后的空格,TAB等字符。注意,是文本前面和后面的。中间的不会被去掉。 

下面的三条SQL里,因为SELECT大小写的关系,最后一条和其他两条在QC里肯定是用的不一样的存储位置。而第一条和第二条,区别在于后者有个注释,在不同客户端,会有不一样的结果。所以,保险起见,请尽量不要使用动态的注释。在PHP的mysql扩展里,SQL的注释是不会被去掉的。也就是三条SQL会被存储在三个不同的缓存里,虽然它们的结果都是一样的。 

select * FROM people where name='surfchen'; 
select * FROM people where /*hey~*/name='surfchen'; 
SELECT * FROM people where name='surfchen'; 
目前只有select语句会被cache,其他类似show,use的语句则不会被cache。

因为QC是如此前端,如此简单的一个缓存系统,所以如果一个表被更新,那么和这个表相关的SQL的所有QC都会被失效。假设一个联合查询里涉及到了表A和表B,如果表A或者表B的其中一个被更新(update或者delete),这个查询的QC将会失效。

也就是说,如果一个表被频繁更新,那么就要考虑清楚究竟是否应该对相关的一些SQL进行QC了。一个被频繁更新的表如果被应用了QC,可能会加重数据库的负担,而不是减轻负担。我一般的做法是默认打开QC,而对一些涉及频繁更新的表的SQL语句加上SQL_NO_CACHE关键词来对其禁用CACHE。这样可以尽可能避免不必要的内存操作,尽可能保持内存的连续性。

那些查询很分散的SQL语句,也不应该使用QC。例如用来查询用户和密码的语句——“select pass from user where name='surfchen'”。这样的语句,在一个系统里,很有可能只在一个用户登陆的时候被使用。每个用户的登陆所用到的查询,都是不一样的SQL文本,QC在这里就几乎不起作用了,因为缓存的数据几乎是不会被用到的,它们只会在内存里占地方。

存储块
在本节里“存储块”和“block”是同一个意思
QC缓存一个查询结果的时候,一般情况下不是一次性地分配足够多的内存来缓存结果的。而是在查询结果获得的过程中,逐块存储。当一个存储块被填满之后,一个新的存储块将会被创建,并分配内存(allocate)。单个存储块的内存分配大小通过query_cache_min_res_unit参数控制,默认为4KB。最后一个存储块,如果不能被全部利用,那么没使用的内存将会被释放。如果被缓存的结果很大,那么会可能会导致分配内存操作太频繁,系统系能也随之下降;而如果被缓存的结果都很小,那么可能会导致内存碎片过多,这些碎片如果太小,就很有可能不能再被分配使用。

除了查询结果需要存储块之外,每个SQL文本也需要一个存储块,而涉及到的表也需要一个存储块(表的存储块是所有线程共享的,每个表只需要一个存储块)。存储块总数量=查询结果数量*2+涉及的数据库表数量。也就是说,第一个缓存生成的时候,至少需要三个存储块:表信息存储块,SQL文本存储块,查询结果存储块。而第二个查询如果用的是同一个表,那么最少只需要两个存储块:SQL文本存储块,查询结果存储块。

通过观察Qcache_queries_in_cache和Qcache_total_blocks可以知道平均每个缓存结果占用的存储块。它们的比例如果接近1:2,则说明当前的query_cache_min_res_unit参数已经足够大了。如果Qcache_total_blocks比Qcache_queries_in_cache多很多,则需要增加query_cache_min_res_unit的大小。

Qcache_queries_in_cache*query_cache_min_res_unit(sql文本和表信息所在的block占用的内存很小,可以忽略)如果远远大于query_cache_size-Qcache_free_memory,那么可以尝试减小query_cache_min_res_unit的值。

调整大小
如果Qcache_lowmem_prunes增长迅速,意味着很多缓存因为内存不够而被释放,而不是因为相关表被更新。尝试加大query_cache_size,尽量使Qcache_lowmem_prunes零增长。 
启动参数
show variables like 'query_cache%'可以看到这些信息。
query_cache_limit:如果单个查询结果大于这个值,则不Cache 
query_cache_size:分配给QC的内存。如果设为0,则相当于禁用QC。要注意QC必须使用大约40KB来存储它的结构,如果设定小于40KB,则相当于禁用QC。QC存储的最小单位是1024 byte,所以如果你设定了一个不是1024的倍数的值,这个值会被四舍五入到最接近当前值的等于1024的倍数的值。 
query_cache_type:0 完全禁止QC,不受SQL语句控制(另外可能要注意的是,即使这里禁用,上面一个参数所设定的内存大小还是会被分配);1启用QC,可以在SQL语句使用SQL_NO_CACHE禁用;2可以在SQL语句使用SQL_CACHE启用。 
query_cache_min_res_unit:每次给QC结果分配内存的大小 
状态
show status like 'Qcache%'可以看到这些信息。
Qcache_free_blocks: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。这些blocks将会被统计到这个值来。可以用FLUSH QUERY CACHE语句来清空free blocks。 
Qcache_free_memory:可用内存,如果很小,考虑增加query_cache_size 
Qcache_hits:自mysql进程启动起,cache的命中数量 
Qcache_inserts:自mysql进程启动起,被增加进QC的数量 
Qcache_lowmem_prunes:由于内存过少而导致QC被删除的条数。加大query_cache_size,尽可能保持这个值0增长。 
Qcache_not_cached:自mysql进程启动起,没有被cache的只读查询数量(包括select,show,use,desc等) 
Qcache_queries_in_cache:当前被cache的SQL数量 
Qcache_total_blocks:在QC中的blocks数。一个query可能被多个blocks存储,而这几个blocks中的最后一个,未用满的内存将会被释放掉。例如一个QC结果要占6KB内存,如果query_cache_min_res_unit是4KB,则最后将会生成3个blocks,第一个block用来存储sql语句文本,这个不会被统计到query+cache_size里,第二个block为4KB,第三个block为2KB(先allocate4KB,然后释放多余的2KB)。每个表,当第一个和它有关的SQL查询被CACHE的时候,会使用一个block来存储表信息。也就是说,block会被用在三处地方:表信息,SQL文本,查询结果。 

标签:MySQL,Query,Cache
0
投稿

猜你喜欢

  • 无序列表 li ul

    2008-07-29 13:00:00
  • python+Django+pycharm+mysql 搭建首个web项目详解

    2024-01-18 22:18:07
  • Oracle中的分析函数汇总

    2024-01-20 05:59:38
  • PyQt5实现下载进度条效果

    2022-06-17 10:47:11
  • Python实现的插入排序,冒泡排序,快速排序,选择排序算法示例

    2023-06-09 02:51:16
  • golang switch语句的灵活写法介绍

    2024-04-23 09:39:49
  • python GUI库图形界面开发之PyQt5拖放控件实例详解

    2023-04-26 08:43:24
  • SQL Server中查询结果超出了查询时间范围解决方法

    2024-01-18 04:05:54
  • 建立合理的索引提高SQL Server的性能

    2009-01-23 14:44:00
  • electron-vue利用webpack打包实现多页面的入口文件问题

    2024-05-13 10:39:51
  • 详解python中的闭包

    2023-09-25 13:37:33
  • Go-ethereum 解析ethersjs中产生的签名信息思路详解

    2023-08-05 21:34:49
  • Sql 批量查看字符所在的表及字段

    2024-01-15 02:53:36
  • 举例讲解Python中装饰器的用法

    2022-12-26 17:02:23
  • eWebEditor不支持IE,IE8,IE7,火狐,遨游的解决方法

    2011-06-06 07:57:00
  • python 根据字典的键值进行排序的方法

    2023-10-07 00:07:56
  • 文案是网站的性格

    2009-09-02 13:05:00
  • ASP:一个网站空间多个域名访问

    2008-11-21 17:03:00
  • python字符串连接的N种方式总结

    2023-10-12 08:47:44
  • Python开发的HTTP库requests详解

    2021-09-06 19:08:09
  • asp之家 网络编程 m.aspxhome.com