谈到mysq查询缓存功能，比较喜欢把Query Cache比作荔枝，是非常营养的东西，但是一次性吃太多了，就容易导致上火而流鼻血，虽然不是特别恰当的比喻，但是有很多相似的地方。
另外，Query Cache有其特殊的业务场景，也不像其他数据库产品，缓存查询语句的执行计划等信息，而是直接缓存查询语句的记录集和对应的SQ语句。
下面为为大家介绍下查询缓存的相关知识。
对mysq查询缓存从五个角度进行详细的分析
：Query Cache的工作原理、如何配置、如何维护、如何判断查询缓存的性能、适合的业务场景分析。
一、工作原理
查询缓存的工作原理，基本上可以用二句话概括：
缓存SEECT操作或预处理查询（注释：5.1.17开始支持）的结果集和SQ语句；
新的SEECT语句或预处理查询语句，先去查询缓存，判断是否存在可用的记录集，判断标准：与缓存的SQ语句，是否完全一样，区分大小写；
查询缓存对什么样的查询语句，无法缓存其记录集，大致有以下几类：
查询缓存的优缺点：
二、配置
是否启用mysq查询缓存，可以通过2个参数：query_cache_type和query_cache_size，其中任何一个参数设置为0都意味着关闭查询缓存功能，但是正确的设置推荐query_cache_type=0。
query_cache_type
值域为：0 -– 不启用查询缓存；
值域为：1 -– 启用查询缓存，只要符合查询缓存的要求，客户端的查询语句和记录集斗可以缓存起来，共其他客户端使用；
值域为：2 -– 启用查询缓存，只要查询语句中添加了参数：SQ_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，共其他客户端使用；
query_cache_size
允许设置query_cache_size的值最小为40K，对于最大值则可以几乎认为无限制，实际生产环境的应用经验告诉我们，该值并不是越大，查询缓存的命中率就越高，也不是对服务器负载下降贡献大，反而可能抵消其带来的好处，甚至增加服务器的负载，至于该如何设置，下面的章节讲述，推荐设置为：64M；
query_cache_imit
限制查询缓存区最大能缓存的查询记录集，可以避免一个大的查询记录集占去大量的内存区域，而且往往小查询记录集是最有效的缓存记录集，默认设置为1M，建议修改为16k~1024k之间的值域，不过最重要的是根据自己应用的实际情况进行分析、预估来设置；
query_cache_min_res_unit
设置查询缓存分配内存的最小单位，要适当地设置此参数，可以做到为减少内存块的申请和分配次数，但是设置过大可能导致内存碎片数值上升。默认值为4K，建议设置为1k~16K
query_cache_wock_invaidate
该参数主要涉及myisam引擎，若一个客户端对某表加了写锁，其他客户端发起的查询请求，且查询语句有对应的查询缓存记录，是否允许直接读取查询缓存的记录集信息，还是等待写锁的释放。默认设置为0，也即允许；
三，维护
查询缓存区的碎片整理
查询缓存使用一段时间之后，一般都会出现内存碎片，为此需要监控相关状态值，并且定期进行内存碎片的整理，碎片整理的操作语句：FUSH QUERY CACHE；
清空查询缓存的数据
那些操作操作可能触发查询缓存，把所有缓存的信息清空，以避免触发或需要的时候，知道如何做，二类可触发查询缓存数据全部清空的命令：
(1).RESET QUERY CACHE；
(2).FUSH TABES；
四、性能监控
碎片率
查询缓存内存碎片率=Qcache_free_bocks / Qcache_tota_bocks * 100%
命中率
查询缓存命中率=Qcache_hits/(Qcache_hits + Qcache_inserts) * 100%
内存使用率
查询缓存内存使用率=(query_cache_size – Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%
Qcache_owmem_prunes
该参数值对于检测查询缓存区的内存大小设置是否，有非常关键性的作用，其代表的意义为：查询缓存去因内存不足而不得不从查询缓存区删除的查询缓存信息，删除算法为RU；
query_cache_min_res_unit
内存块分配的最小单元非常重要，设置过大可能增加内存碎片的概率发生，太小又可能增加内存分配的消耗，为此在系统平稳运行一个阶段性后，可参考公式的计算值：
查询缓存最小内存块 = (query_cache_size – Qcache_free_memory) / Qcache_queries_in_cache
query_cache_size
如何判断query_cache_size是否设置过小，依然也只有先预设置一个值，推荐为：32M~128M之间的区域，待系统平稳运行一个时间段（至少1周），并且观察这周内的相关状态值：
(1).Qcache_owmem_prunes；
(2).命中率；
(3).内存使用率；
若整个平稳运行期监控获得的信息，为命中率高于80%，内存使用率超过80%，并且Qcache_owmem_prunes的值不停地增加，而且增加的数值还较大，则说明我们为查询缓冲区分配的内存过小，可以适当地增加查询缓存区的内存大小；
若是整个平稳运行期监控获得的信息，为命中率低于40%，Qcache_owmem_prunes的值也保持一个平稳状态，则说明我们的查询缓冲区的内存设置过大，或者说业务场景重复执行一样查询语句的概率低，同时若还监测到一定量的freeing items，那么必须考虑把查询缓存的内存条小，甚至关闭查询缓存功能；
五、业务场景
通过上述的知识梳理和分析，得到查询缓存的以下几点：
1，查询缓存能够加速已经存在缓存的查询语句的速度，可以不用重新解析和执行而获得正确得记录集；
2，查询缓存中涉及的表，每一个表对象都有一个属于自己的全局性质的锁；
3，表若是做DD、FUSH TABES 等类似操作，触发相关表的查询缓存信息清空；
4，表对象的DM操作，必须优先判断是否需要清理相关查询缓存的记录信息，将不可避免地出现锁等待事件；
5，查询缓存的内存分配问题，不可避免地产生一些内存碎片；
6，查询缓存对是否是一样的查询语句，要求非常苛刻，而且还不智能；
重新回到本节的重点上，查询缓存适合什么样的业务场景呢？
只要是清楚了查询缓存的上述优缺点，就不难罗列出来，业务场景要求：
1）、整个系统以读为主的业务，比如门户型、新闻类、报表型、论坛等网站；
2）、查询语句操作的表对象，非频繁地进行DM操作，可以使用query_cache_type=2模式，然后SQ语句加SQ_CACHE参数指定；