查詢緩存會跟蹤查詢中涉及的每個表，如果這寫表發生變化，那麽和這個表相關的所有緩存都將失效。

但是隨著服務器功能的強大，查詢緩存也可能成為整個服務器的資源競爭單點。

默認這個開關是關閉的，就是禁止使用query_cache，查詢是否使用語句如下：

mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'have_query_cache';

+------------------+-------+

| Variable_name | Value |

+------------------+-------+

| have_query_cache | YES |

+------------------+-------+

1 row in set (0.00 sec)

註意這個只是顯示，支持query_cache功能而已，默認是關閉的，通過這個語句查詢設置情況：

mysql> SHOW STATUS LIKE 'Qcache%';

+-------------------------+----------+

| Variable_name | Value |

+-------------------------+----------+

| Qcache_free_blocks | 1 |

| Qcache_free_memory | 16759680 |

| Qcache_hits | 0 |

| Qcache_inserts | 0 |

| Qcache_lowmem_prunes | 0 |

| Qcache_not_cached | 11 |

| Qcache_queries_in_cache | 0 |

| Qcache_total_blocks | 1 |

+-------------------------+----------+

8 rows in set (0.00 sec)

解析：

Qcache_free_blocks:表示查詢緩存中目前還有多少剩余的blocks，如果該值顯示較大，則說明查詢緩存中的內存碎片過多了，可能在一定的時間進行整理。

減少碎片：

合適的query_cache_min_res_unit可以減少碎片，這個參數最合適的大小和應用程序查詢結果的平均大小直接相關，可以通過內存實際消耗（query_cache_size - Qcache_free_memory）除以Qcache_queries_in_cache計算平均緩存大小。

可以通過Qcache_free_blocks來觀察碎片，這個值反應了剩余的空閑塊，如果這個值很多，但是

Qcache_lowmem_prunes卻不斷增加，則說明碎片太多了。可以使用flush query cache整理碎片，重新排序，但不會清空，清空命令是reset query cache。整理碎片期間，查詢緩存無法被訪問，可能導致服務器僵死一段時間，所以查詢緩存不宜太大。

Qcache_free_memory:查詢緩存的內存大小，通過這個參數可以很清晰的知道當前系統的查詢內存是否夠用，是多了，還是不夠用，DBA可以根據實際情況做出調整。

Qcache_hits:表示有多少次命中緩存。我們主要可以通過該值來驗證我們的查詢緩存的效果。數字越大，緩存效果越理想。

Qcache_inserts: 表示多少次未命中然後插入，意思是新來的SQL請求在緩存中未找到，不得不執行查詢處理，執行查詢處理後把結果insert到查詢緩存中。這樣的情況的次 數，次數越多，表示查詢緩存應用到的比較少，效果也就不理想。當然系統剛啟動後，查詢緩存是空的， 這很正常。

Qcache_lowmem_prunes:該參數記錄有多少條查詢因為內存不足而被移除出查詢緩存。通過這個值，用戶可以適當的調整緩存大小。

Qcache_not_cached: 表示因為query_cache_type的設置而沒有被緩存的查詢數量。

Qcache_queries_in_cache:當前緩存中緩存的查詢數量。

Qcache_total_blocks:當前緩存的block數量。

提高查詢緩存的使用率：

如果碎片不是問題，命中率卻非常低，可能是內存不足，可以通過 Qcache_free_memory 參數來查看沒有使用的內存。

如果2者都沒有問題，命中率依然很低，那麽說明緩存不適合你的當前系統。可以通過設置

query_cache_size = 0或者query_cache_type 來關閉查詢緩存。

MYSQL如何分配query_cache_size

MySQL用於查詢的緩存的內存被分成一個個變長數據塊，用來存儲類型，大小，數據等信息。

當服務器啟動的時候，會初始化緩存需要的內存，是一個完整的空閑塊。當查詢結果需要緩存的時候，先從空閑塊中申請一個數據塊大於參數query_cache_min_res_unit的配置，即使緩存數據很小，申請數據塊也是這個，因為查詢開始返回結果的時候就分配空間，此時無法預知結果多大。

分配內存塊需要先鎖住空間塊，所以操作很慢，MySQL會盡量避免這個操作，選擇盡可能小的內存塊，如果不夠，繼續申請，如果存儲完時有空余則釋放多余的。

如何判斷是否命中

緩存存放在一個引用表中，通過一個哈希值引用，這個哈希值包括查詢本身，數據庫，客戶端協議的版本等，任何字符上的不同，例如空格，註釋都會導致緩存不命中。

當查詢中有一些不確定的數據時，是不會緩存的，比方說now(),current_date(),自定義函數，存儲函數，用戶變量，字查詢等。所以這樣的查詢也就不會命中緩存，但是還會去檢測緩存的，因為查詢緩存在解析SQL之前，所以MySQL並不知道查詢中是否包含該類函數，只是不緩存，自然不會命中。

具體歸納如下：

BENCHMARK()

CONNECTION_ID()

CURDATE()

CURRENT_DATE()

CURRENT_TIME()

CURRENT_TIMESTAMP()

CURTIME()

DATABASE()

帶一個參數的ENCRYPT()

FOUND_ROWS()

GET_LOCK()

LAST_INSERT_ID()

LOAD_FILE()

MASTER_POS_WAIT()

NOW()

RAND()

RELEASE_LOCK()

SYSDATE()

不帶參數的UNIX_TIMESTAMP()

USER()

· 引用自定義函數(UDFs)。

· 引用自定義變量。

· 引用mysql系統數據庫中的表。

· 下面方式中的任何一種：

SELECT ...IN SHARE MODE

SELECT ...FOR UPDATE

SELECT ...INTO OUTFILE ...

SELECT ...INTO DUMPFILE ...

SELECT * FROM ...WHERE autoincrement_col IS NULL

· 被作為編寫好的語句，即使沒有使用占位符。例如，下面使用的查詢：

char *my_sql_stmt = "SELECT a，b FROM table_c";

/* ...*/

mysql_stmt_prepare(stmt，my_sql_stmt，strlen(my_sql_stmt));

不被緩存。

· 使用TEMPORARY表。

· 不使用任何表。

· 用戶有某個表的列級別權限。

Query Cache 如何處理子查詢的？

這是我遇到的最為常見的一個問題。其實 Query Cache 是以客戶端請求提交的 Query 為對象來處理的，只要客戶端請求的是一個 Query，無論這個 Query 是一個簡單的單表查詢還是多表 Join，亦或者是帶有子查詢的復雜 SQL，都被當作成一個 Query，不會被分拆成多個 Query 來進行 Cache。所以，存在子查詢的復雜 Query 也只會產生一個Cache對象，子查詢不會產生單獨的Cache內容。UNION[ALL] 類型的語句也同樣如此。

Query Cache 是以 block 的方式存儲的數據塊嗎？

不是，Query Cache 中緩存的內容僅僅只包含該 Query 所需要的結果數據，是結果集。當然，並不僅僅只是結果數據，還包含與該結果相關的其他信息，比如產生該 Cache 的客戶端連接的字符集，數據的字符集，客戶端連接的 Default Database等。

Query Cache 為什麽效率會非常高，即使所有數據都可以 Cache 進內存的情況下，有些時候也不如使用 Query Cache 的效率高？

Query Cache 的查找，是在 MySQL 接受到客戶端請求後在對 Query 進行權限驗證之後，SQL 解析之前。也就是說，當 MySQL 接受到客戶端的SQL後，僅僅只需要對其進行相應的權限驗證後就會通過 Query Cache 來查找結果，甚至都不需要經過 Optimizer 模塊進行執行計劃的分析優化，更不許要發生任何存儲引擎的交互，減少了大量的磁盤 IO 和 CPU 運算，所以效率非常高。

客戶端提交的 SQL 語句大小寫對 Query Cache 有影響嗎？

有，由於 Query Cache 在內存中是以 HASH 結構來進行映射，HASH 算法基礎就是組成 SQL 語句的字符，所以必須要整個 SQL 語句在字符級別完全一致，才能在 Query Cache 中命中，即使多一個空格也不行。

一個 SQL 語句在 Query Cache 中的內容，在什麽情況下會失效？

為了保證 Query Cache 中的內容與是實際數據絕對一致，當表中的數據有任何變化，包括新增，修改，刪除等，都會使所有引用到該表的 SQL 的 Query Cache 失效。

為什麽我的系統在開啟了 Query Cache 之後整體性能反而下降了？

當開啟了 Query Cache 之後，尤其是當我們的 query_cache_type 參數設置為 1 以後，MySQL 會對每個 SELECT 語句都進行 Query Cache 查找，查找操作雖然比較簡單，但仍然也是要消耗一些 CPU 運算資源的。而由於 Query Cache 的失效機制的特性，可能由於表上的數據變化比較頻繁，大量的 Query Cache 頻繁的被失效，所以 Query Cache 的命中率就可能比較低下。所以有些場景下，Query Cache 不僅不能提高效率，反而可能造成負面影響。

如何確認一個系統的 Query Cache 的運行是否健康，命中率如何，設置量是否足夠？

MySQL 提供了一系列的 Global Status 來記錄 Query Cache 的當前狀態，具體如下：

Qcache_free_blocks：目前還處於空閑狀態的 Query Cache 中內存 Block 數目

Qcache_free_memory：目前還處於空閑狀態的 Query Cache 內存總量

Qcache_hits：Query Cache 命中次數

Qcache_inserts：向 Query Cache 中插入新的 Query Cache 的次數，也就是沒有命中的次數

Qcache_lowmem_prunes：當 Query Cache 內存容量不夠，需要從中刪除老的 Query Cache 以給新的 Cache 對象使用的次數

Qcache_not_cached：沒有被 Cache 的 SQL 數，包括無法被 Cache 的 SQL 以及由於 query_cache_type 設置的不會被 Cache 的 SQL

Qcache_queries_in_cache：目前在 Query Cache 中的 SQL 數量

Qcache_total_blocks：Query Cache 中總的 Block 數量

可以根據這幾個狀態計算出 Cache 命中率，計算出 Query Cache 大小設置是否足夠，總的來說，我個人不建議將 Query Cache 的大小設置超過256MB，這也是業界比較常用的做法。

MySQL Cluster 是否可以使用 Query Cache？

其實在我們的生產環境中也沒有使用 MySQL Cluster，所以我也沒有在 MySQL Cluster 環境中使用 Query Cache 的實際經驗，只是 MySQL 文檔中說明確實可以在 MySQL Cluster 中使用 Query Cache。從 MySQL Cluster 的原理來分析，也覺得應該可以使用，畢竟 SQL 節點和數據節點比較獨立，各司其職，只是 Cache 的失效機制會要稍微復雜一點。

mysql優化之query_cache_size