MySQL query cache从4.1版本开始提供了，不过值今天本人才对其进行研究。默认配置下，MySQL的该功能是没有启动的，可能你通过show variables like ‘%query_cache%';会发现其变量have_query_cache的值是
MySQL query cache从4.1版本开始提供了，不过值今天本人才对其进行研究。默认配置下，MySQL的该功能是没有启动的，可能你通过show variables like ‘%query_cache%';会发现其变量have_query_cache的值是yes,MYSQL初学者很容易以为这个参数为YES就代表开启了查询缓存，实际上是不对的，该参数表示当前版本的MYSQL是否支持Query Cache,实际上是否开启查询缓存是看另外一个参数的值：query_cache_size ，该值为0，表示禁用query cache，而默认配置正是配置为0。
配置方法：
在MYSQL的配置文件my.ini或my.cnf中找到如下内容：
# Query cache is used to cache SELECT results and later return them
# without actual executing the same query once again. Having the query
# cache enabled may result in significant speed improvements, if your
# have a lot of identical queries and rarely changing tables. See the
# “Qcache_lowmem_prunes” status variable to check if the current value
# is high enough for your load.
# Note: In case your tables change very often or if your queries are
# textually different every time, the query cache may result in a
# slowdown instead of a performance improvement.
query_cache_size=0
以上信息是默认配置，其注释意思是说，MYSQL的查询缓存用于缓存select查询结果，并在下次接收到同样的查询请求时，不再执行实际查询处理而直接返回结果，有这样的查询缓存能提高查询的速度，使查询性能得到优化，前提条件是你有大量的相同或相似的查询，而很少改变表里的数据，否则没有必要使用此功能。可以通过Qcache_lowmem_prunes变量的值来检查是否当前的值满足你目前系统的负载。注意：如果你查询的表更新比较频繁，而且很少有相同的查询，最好不要使用查询缓存。
具体配置方法：
1．将query_cache_size设置为具体的大小，具体大小是多少取决于查询的实际情况，但最好设置为1024的倍数，参考值32M。
2．增加一行：query_cache_type=1
query_cache_type参数用于控制缓存的类型，注意这个值不能随便设置，必须设置为数字，可选项目以及说明如下：
如果设置为0，那么可以说，你的缓存根本就没有用，相当于禁用了。但是这种情况下query_cache_size设置的大小系统是否要为其分配呢，这个问题有待于测试？
如果设置为1，将会缓存所有的结果，除非你的select语句使用SQL_NO_CACHE禁用了查询缓存。
如果设置为2，则只缓存在select语句中通过SQL_CACHE指定需要缓存的查询。
OK，配置完后的部分文件如下：
query_cache_size=128M
query_cache_type=1
保存文件，重新启动MYSQL服务，然后通过如下查询来验证是否真正开启了：
复制代码 代码如下:
mysql> show variables like ‘%query_cache%';
+——————————+———–+
| Variable_name | Value |
+——————————+———–+
| have_query_cache | YES |
| query_cache_limit | 1048576 |
| query_cache_min_res_unit | 4096 |
| query_cache_size | 134217728 |
| query_cache_type | ON |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF |
+——————————+———–+
6 rows in set (0.00 sec)
主要看query_cache_size和query_cache_type的值是否跟我们设的一致：
这里query_cache_size的值是134217728，我们设置的是128M，实际是一样的，只是单位不同，可以自己换算下：134217728 = 128*1024*1024。
query_cache_type设置为1，显示为ON，这个前面已经说过了。
总之，看到上边的显示表示设置正确，但是在实际的查询中是否能够缓存查询，还需要手动测试下，我们可以通过show status like ‘%Qcache%';语句来测试，现在我们开启了查询缓存功能，在执行查询前，我们先看看相关参数的值：
复制代码 代码如下:
mysql> show status like ‘%Qcache%';
+————————-+———–+
| Variable_name | Value |
+————————-+———–+
| Qcache_free_blocks | 1 |
| Qcache_free_memory | 134208800 |
| Qcache_hits | 0 |
| Qcache_inserts | 0 |
| Qcache_lowmem_prunes | 0 |
| Qcache_not_cached | 2 |
| Qcache_queries_in_cache | 0 |
| Qcache_total_blocks | 1 |
+————————-+———–+
8 rows in set (0.00 sec)
这里顺便解释下这个几个参数的作用：
Qcache_free_blocks:表示查询缓存中目前还有多少剩余的blocks，如果该值显示较大，则说明查询缓存中的内存碎片过多了，可能在一定的时间进行整理。
Qcache_free_memory:查询缓存的内存大小，通过这个参数可以很清晰的知道当前系统的查询内存是否够用，是多了，还是不够用，DBA可以根据实际情况做出调整。
Qcache_hits:表示有多少次命中缓存。我们主要可以通过该值来验证我们的查询缓存的效果。数字越大，缓存效果越理想。
Qcache_inserts: 表示多少次未命中然后插入，意思是新来的SQL请求在缓存中未找到，不得不执行查询处理，执行查询处理后把结果insert到查询缓存中。这样的情况的次数，次数越多，表示查询缓存应用到的比较少，效果也就不理想。当然系统刚启动后，查询缓存是空的，这很正常。
Qcache_lowmem_prunes:该参数记录有多少条查询因为内存不足而被移除出查询缓存。通过这个值，用户可以适当的调整缓存大小。
Qcache_not_cached: 表示因为query_cache_type的设置而没有被缓存的查询数量。
Qcache_queries_in_cache:当前缓存中缓存的查询数量。
Qcache_total_blocks:当前缓存的block数量。
下边我们测试下：
比如执行如下查询语句
复制代码 代码如下:
mysql> select * from user where id = 2;
+—-+——-+
| id | name |
+—-+——-+
| 2 | test2 |
+—-+——-+
1 row in set (0.02 sec)
然后执行show status like ‘%Qcache%'，看看有什么变化：
复制代码 代码如下:
mysql> show status like ‘%Qcache%';
+————————-+———–+
| Variable_name | Value |
+————————-+———–+
| Qcache_free_blocks | 1 |
| Qcache_free_memory | 134207264 |
| Qcache_hits | 0 |
| Qcache_inserts | 1 |
| Qcache_lowmem_prunes | 0 |
| Qcache_not_cached | 3 |
| Qcache_queries_in_cache | 1 |
| Qcache_total_blocks | 4 |
+————————-+———–+
8 rows in set (0.00 sec)
对比前面的参数值，我们发现Qcache_inserts变化了。Qcache_hits没有变，下边我们在执行同样的查询
select * from user where id = 2，按照前面的理论分析：Qcache_hits应该等于1，而Qcache_inserts应该值不变（其他参数的值变化暂时不关注，读者可以自行测试），再次执行：
show status like ‘%Qcache%'，看看有什么变化：
复制代码 代码如下:
mysql> show status like ‘%Qcache%';
+————————-+———–+
| Variable_name | Value |
+————————-+———–+
| Qcache_free_blocks | 1 |
| Qcache_free_memory | 134207264 |
| Qcache_hits | 1 |
| Qcache_inserts | 1 |
| Qcache_lowmem_prunes | 0 |
| Qcache_not_cached | 4 |
| Qcache_queries_in_cache | 1 |
| Qcache_total_blocks | 4 |
+————————-+———–+
8 rows in set (0.00 sec)
OK，果然跟我们分析的完全一致。
