前言:
现时看官们对“encryptmysql”大约比较关心,同学们都需要剖析一些“encryptmysql”的相关内容。那么小编在网上搜集了一些对于“encryptmysql””的相关内容,希望咱们能喜欢,兄弟们快快来学习一下吧!概述
查询缓存(Query Cache,简称QC),存储SELECT语句及其产生的数据结果。闲来无事,做一下这块的总结,也做个备忘!
工作原理
查询缓存工作原理如下:
缓存SELECT操作的结果集和SQL语句,key为sql,value为查询结果集;
如果新的SELECT语句到了,以这个sql为key去缓存中查询,如果匹配,就把缓存的结果集返回;
匹配标准:与缓存的SQL语句是否完全一样,sql中字母区分大小写以及中间的空格,简单理解为存储了一个key-value结构,key为sql,value为sql查询结果,匹配时使用Java的String的equals(),例如:
select age from user 与 select AGE from user不会匹配,因为大小写不同;select age from use 与 select age from user不会匹配,因为空格不同;
sql两边的空格可忽略,可以认为是对key进行过trim操作之后再进行equals比较。
查看mysql设置参数
执行
show variables like '%query_cache%';
可以看到相关参数:
query_cache_type:0-不启用查询缓存;1-启用,2-启用,默认值为0; query_cache_size:设置缓存区总大小,允许设置query_cache_size的值最小为40K,默认1M,推荐设置为:64M/128M;query_cache_limit:限制缓存区最大能缓存的单条查询记录集大小,默认设置为1M
query_cache_type为1时,只要符合查询缓存的要求,客户端的查询语句和记录集都可以缓存起来,如果SQL中加上 SQL_NO_CACHE将不缓存;
query_cache_type为2时,只要SQL中添加了参数:SQL_CACHE,且符合查询缓存的要求,客户端的查询语句和记录集,则可以缓存起来。
查看缓存使用情况
show status like '%Qcache%%';
可以看到相关参数:
Qcache_hits:缓存命中次数;Qcache_inserts:缓存中插入次数,每缓存一次加1,注意这个不是缓存数量;开启查询缓存
设置选项query_cache_type = 1 ,同时设置query_cache_size = 67108864;
注:query_cache_size的值设置在100MB以内即可。在MySQL里查询缓存是由一个全局锁在控制,每次更新查询缓存的内存块都需要进行锁定。
关闭查询缓存
设置选项query_cache_type = 0,同时设置query_cache_size = 0。
适用场景
用于频繁提交同一个语句,并且该表数据变化不是很频繁的场景,例如一些静态页面,或者页面中的某块不经常发生变化的信息。
由于查询缓存需要缓存最新数据结果,因此表数据发生任何变化(insert、update、delete或其他可能产生数据变化的操作),都会导致查询缓存被刷新。因而,对于一个更新频率非常低而只读查询频率非常高的场景下,打开查询缓存还是比较有优势的。
不适用场景
查询缓存严格要求2次SQL请求要完全一样,包括SQL语句,连接的数据库、协议版本、字符集等因素都会影响。下面为查询缓存不适用的几个场景:
子查询;过程、函数、触发器、event中调用的SQL,或者引用到这些结果的;查询中涉及一些特殊函数时,例如:BENCHMARK()、CURDATE()、CURRENT_TIME()、CURRENT_TIMESTAMP()、NOW()、SLEEP()、CONNECTION_ID()、CURRENT_DATE()、CURRENT_USER()、PASSWORD()、RAND()、UUID()、ENCRYPT()、LAST_INSERT_ID()等等;查询涉及到mysql,information_schema或performance_schema。类似SELECT…LOCK IN SHARE MODE、SELECT…FOR UPDATE、SELECT..INTO OUTFILE/DUMPFILE、SELECT * FROM ... WHERE autoincrement_col IS NULL的查询;SELECT执行计划用到临时表;未引用任何表的查询,例如SELECT 1+2;查询产生了告警(warnings);SELECT语句中存在SQL_NO_CACHE关键字;涉及到分区表。
可见,使用查询的缓存的限制非常多。当使用场景中以只读为主,很少有更新的情况时,再考虑开启查询缓存。
后面会分享更多devops和DBA方面的内容,感兴趣的朋友可以关注一下~
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