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）
