Query Cache,看上去很美

当你的数据库打开了Query Cache(简称QC)功能后,数据库在执行SELECT语句时,会将其结果放到QC中,当下一次处理同样的SELECT请求时,数据库就会从QC取得结果,而不需要去数据表中查询。

Query-Cache-1

在这个“Cache为王”的时代,我们总是通过不同的方式去缓存我们的结果从而提高响应效率,但一个缓存机制是否有效,效果如何,却是一个需要好好思考的问题。在MySQL中的Query Cache就是一个适用较少情况的缓存机制。在上图中,如果缓存命中率非常高的话,有测试表明在极端情况下可以提高效率238%[1]。但实际情况如何?Query Cache有如下规则,如果数据表被更改,那么和这个数据表相关的全部Cache全部都会无效,并删除之。这里“数据表更改”包括: INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE, ALTER TABLE, DROP TABLE, or DROP DATABASE等。举个例子,如果数据表posts访问频繁,那么意味着它的很多数据会被QC缓存起来,但是每一次posts数据表的更新,无论更新是不是影响到了cache的数据,都会将全部和posts表相关的cache清除。如果你的数据表更新频繁的话,那么Query Cache将会成为系统的负担。有实验表明,糟糕时,QC会降低系统13%[1]的处理能力。

如果你的应用对数据库的更新很少,那么QC将会作用显著。比较典型的如博客系统,一般博客更新相对较慢,数据表相对稳定不变,这时候QC的作用会比较明显。

再如,一个更新频繁的BBS系统。下面是一个实际运行的论坛数据库的状态参数:

QCache_hit 5280438
QCache_insert 8008948
Qcache_not_cache 95372
Com select 8104159

可以看到,数据库一共往QC中写入了约800W次缓存,但是实际命中的只有约500W次。也就是说,每一个缓存的使用率约为0.66次。很难说,该缓存的作用是否大于QC系统所带来的开销。但是有一点是很肯定的,QC缓存的作用是很微小的,如果应用层能够实现缓存,将可以忽略QC的效果。

————-下面是关于QC的一些其他细节—————–

一、Query Cache相关参数:

  • query_cache_size QC占用空间大小,通过将其设置为0关闭QC功能
  • query_cache_type 0表示关闭QC;1表示正常缓存;2表示SQL_CACHE才缓存
  • query_cache_limit 最大缓存结果集
  • query_cache_min_res_unit 手册上说,QC会按照这个值分配缓存block的大小。
  • Qcache_lowmem_prunes 这是一个状态变量(show status),当缓存空间不够需要释放旧的缓存时,该值会自增。

二、Query Cache观察:

CREATE TABLE t1(id INT,var1 varchar(10));
	//Com_select:8	Qcache_hits:1
INSERT INTO t1 VALUES(1,’WWW’);
	//Com_select:8	Qcache_hits:1
SELECT * FROM t1 WHERE id=1;
	//Com_select:9	Qcache_hits:1
SELECT * FROM t1 WHERE id=1;
	//Com_select:9	Qcache_hits:2 Qcache_queries_in_cache:1
INSERT INTO t1 VALUES(2,’RRRR’);
	//Com_select:9	Qcache_hits:2 Qcache_queries_in_cache:0
SELECT * FROM t1 WHERE id=1; //INSERT后Cache失效
	//Com_select:10  Qcache_hits:2 Qcache_queries_in_cache:1

参考:

  1. http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/query-cache.html
  2. http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/server-system-variables.html
  3. http://www.mysqlperformanceblog.com/2006/07/27/mysql-query-cache/

(全文完)

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7 responses to “Query Cache,看上去很美”

  1. 我实习的公司现在也是Query Cache命中很低,尝试了各种参数,命中率都很低,很难稳定在80%以上,有的数据库浮动在0%~100%之间,汗死了,参数经过了反复微调还是一样,跟容量关系不大,SQL本身的局部性就值得考量,是不是跟程序一样有局部性原理,没有的话Query Cache确实没有什么意义。
    在应用程序层调用Memcached接口手动去缓存最需要缓存的数据估计效果会好一点。

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