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MySQL 数据库性能优化之缓存参数优化详解

2019/10/10/17:33:27  阅读:1831  来源:谷歌SEO算法  标签: 微信公众号

文章介绍了在mysql如何利用mysql缓存来实现提升mysql数据库性能问题,有需要了解的同学可以参考一下。

数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级。所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO。本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数进行IO优化:

query_cache_size/query_cache_type (global)

Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条SQL语句执行的结果集,所以仅仅只能针对select语句。当我们打开了 Query Cache 功能,MySQL在接受到一条select语句的请求后,如果该语句满足Query Cache的要求(未显式说明不允许使用Query Cache,或者已经显式申明需要使用Query Cache),MySQL 会直接根据预先设定好的HASH算法将接受到的select语句以字符串方式进行hash,然后到Query Cache 中直接查找是否已经缓存。也就是说,如果已经在缓存中,该select请求就会直接将数据返回,从而省略了后面所有的步骤(如 SQL语句的解析,优化器优化以及向存储引擎请求数据等),极大的提高性能。

当然,Query Cache 也有一个致命的缺陷,那就是当某个表的数据有任何任何变化,都会导致所有引用了该表的select语句在Query Cache 中的缓存数据失效。所以,当我们的数据变化非常频繁的情况下,使用Query Cache 可能会得不偿失。

Query Cache的使用需要多个参数配合,其中最为关键的是 query_cache_size 和 query_cache_type ,前者设置用于缓存 ResultSet 的内存大小,后者设置在何场景下使用 Query Cache。在以往的经验来看,如果不是用来缓存基本不变的数据的MySQL数据库,query_cache_size 一般 256MB 是一个比较合适的大小。当然,这可以通过计算Query Cache的命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))来进行调整。query_cache_type可以设置为0(OFF),1(ON)或者2(DEMOND),分别表示完全不使用query cache,除显式要求不使用query cache(使用sql_no_cache)之外的所有的select都使用query cache,只有显示要求才使用query cache(使用sql_cache)。

binlog_cache_size (global)

Binlog Cache 用于在打开了二进制日志(binlog)记录功能的环境,是 MySQL 用来提高binlog的记录效率而设计的一个用于短时间内临时缓存binlog数据的内存区域。

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