如何MySQL查询缓存求答案

当在使用中，查询缓存会存储一个 SELECT 查询的文本与被传送到客户端的相应结果。如果之后接收到一个同样的查询，服务器将从查询缓存中检索结果，而不是再次分析和执行这个同样的查询。

注意：查询缓存绝不返回过期数据。当数据被修改后，在查询缓存中的任何相关词条均被转储清除。

在某些表并不经常更改，而你又对它执行大量的相同查询时，查询缓存将是非常有用的。对于许多 WEB 服务器使用大量的动态信息，这是一个很典型的情况。

下面是查询缓存的一个性能数据。（这些结果的产生，是通过在一个 a Linux Alpha 2 x 500 MHz、2GB RAM 和 64MB 查询缓存上执行 MySQL 基准套件和到的）：

如果你执行的所有查询均是简单的（比如从表中一行一行的选取）；但是仍然是不同的，所以该查询不能被缓冲，查询缓存处于活动时，开销为 13%。这可以被看作是最差的情况。然而，在实际情况下，查询是比我们的简单示例要复杂得多的，所以开销通常显着得低。

在只有一行记录表中搜索一行后，搜索将快 238% 。这可以被认为是接近于对一个被缓冲的查询所期望的最小的加速。

如果你希望禁用查询缓存，设置 query_cache_size=0。禁用了查询缓存，将没有明显的开销。（在配置选项 --without-query-cache 的帮助下，查询缓存可以被排除在外码之外）

查询在分析之前先被比较，因而

SELECT * FROM tbl_name和Select * from tbl_name

对于查询缓存被当作是不同的查询，因而查询需要严格的一致（字节对字节的），才会被认为是同样的。 另外，如果一个客户端使用一个新的连接协议格式或不同于其它客户端的另一个字符集，一个查询将被视为不同的。

使用不同数据库的，使用不同协议版本的，或使用不同的缺省字符串的查询将被认为是不同的查询，并将分别的缓冲。

高速缓冲不对 SELECT CALC_ROWS … 和 SELECT FOUND_ROWS（） … 类型的查询起作用，因为找到的行的数目也是被存储在缓冲里的。

如果查询结果被从查询缓存中返回，那么状态变量 Com_select 将不会被增加，但是 Qcache_hits 却会增加。

查看章节 6.9.4 查询缓存的状态和维护。

如果一个表发生的改变 （INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE, ALTER 或 DROP TABLE|DATABASE），那么所有这张表使用的缓冲的查询（可能通过一个 MRG_MyISAM 表！）将被得失效，并从缓冲中移除。

InnoDB 表的事务所做的更改将在一个 COMMIT 被完成时，使数据失效。

如果一个查询包括下面的函数，它将不能被缓冲：

函数 函数 函数

User-Defined Functions CONNECTION_ID FOUND_ROWS

GET_LOCK RELEASE_LOCK LOAD_FILE

MASTER_POS_WAIT NOW SYSDATE

CURRENT_TIMESTAMP CURDATE CURRENT_DATE

CURTIME CURRENT_TIME DATABASE

ENCRYPT （只有一个参数调用） LAST_INSERT_ID RAND

UNIX_TIMESTAMP （无参数调用） USER BENCHMARK

如果一个查询包含用户变量，引用 MySQL 系统数据库，或下列之一的格式，SELECT … IN SHARE MODE, SELECT … INTO OUTFILE …， SELECT … INTO DUMPFILE … 或 SELECT * FROM AUTOINCREMENT_FIELD IS NULL （检索最后一个插入 ID - ODBC 语句），该查询亦不可以被缓存。

然而，FOUND ROWS（） 将返回正确的值，即使先前的查询是从缓存中读取的。

万一一个查询不使用任何表，或使用临时表，或用户对任何相关表有一个列权限，那么查询将不会被缓存。

在一个查询从查询缓存中读取前，MySQL 将检查用户对所有相关的数据库和表有 SELECT 权限。

1.当我们请求mysql服务器的时候,MySQL前端会有一个监听,请求到了之后,服务器得到相关的SQL语句,执行之前(虚线部分为执行),还会做权限的判断

2.通过权限之后,SQL就到MySQL内部,他会在查询缓存中,看该SQL有没有执行过,如果有查询过,则把缓存结果返回,说明在MySQL内部,也有一个查询缓存.但是这个查询缓存,默认是不开启的,这个查询缓存,和我们的Hibernate，Mybatis的查询缓存是一样的,因为查询缓存要求SQL和参数都要一样,所以这个命中率是非常低的（没什么卵用的意思）。

3.如果我们没有开启查询缓存,或者缓存中没有找到对应的结果,那么就到了解析器,解析器主要对SQL语法进行解析

4.解析结束后就变成一颗解析树,这个解析树其实在Hibernate里面也是有的,大家回忆一下,在以前做过Hibernate项目的时候,是不是有个一个antlr.jar。这个就是专门做语法解析的工具.因为在Hibernate里面有HQL，它就是通过这个工具转换成SQL的,我们编程语言之所以有很多规范、语法,其实就是为了便于这个解析器解析,这个学过编译原理的应该知道.

5.得到解析树之后,不能马上执行,这还需要对这棵树进行预处理,也就是说,这棵树,我没有经过任何优化的树,预处理器会这这棵树进行一些预处理,比如常量放在什么地方,如果有计算的东西,把计算的结果算出来等等...

6.预处理完毕之后,此时得到一棵比较规范的树,这棵树就是要拿去马上做执行的树,比起之前的那棵树,这棵得到了一些优化

7.查询优化器，是MySQL里面最关键的东西,我们写任何一条SQL,比如SELECT * FROM USER WHERE USERNAME = toby AND PASSWORD = 1,它会怎么去执行?它是先执行username = toby还是password = 1?每一条SQL的执行顺序查询优化器就是根据MySQL对数据统计表的一些信息,比如索引,比如表一共有多少数据,MySQL都是有缓存起来的,在真正执行SQL之前,他会根据自己的这些数据,进行一个综合的判定,判断这一次在多种执行方式里面,到底选哪一种执行方式,可能运行的最快.这一步是MySQL性能中,最关键的核心点,也是我们的优化原则.我们平时所讲的优化SQL,其实说白了,就是想让查询优化器,按照我们的想法,帮我们选择最优的执行方案,因为我们比MySQL更懂我们的数据.MySQL看数据,仅仅只是自己收集到的信息,这些信息可能是不准确的,MySQL根据这些信息选了一个它自认为最优的方案,但是这个方案可能和我们想象的不一样.

8.这里的查询执行计划,也就是MySQL查询中的执行计划,比如要先执行username = toby还是password = 1

9.这个执行计划会传给查询执行引擎,执行引擎选择存储引擎来执行这一份传过来的计划,到磁盘中的文件中去查询,这个时候重点来了,影响这个查询性能最根本的原因是什么?就是硬盘的机械运动,也就是我们平时熟悉的IO,所以一条查询语句是快还是慢,就是根据这个时间的IO来确定的.那怎么执行IO又是什么来确定的?就是传过来的这一份执行计划.(优化就是制定一个我们认为最快的执行方案,最节省IO,和执行最快)

10.如果开了查询缓存,则返回结果给客户端,并且查询缓存也放一份。

mysql缓存数据，一般都是放在内存的，因为速度快管理方便。硬盘在高速的请求下，IO会成为瓶颈。

但如果涉及大 *** 作复杂 *** 作，要查询+排序+索引的话，会先生成一个临时文件在硬盘，完成后自动删除。

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