MySQL查询缓存变量解释

红薯 发布于 2010/07/05 16:17
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Qcache_free_blocks:缓存中相邻内存块的个数。数目大说明可能有碎片。FLUSH QUERY CACHE会对缓存中的碎片进行整理,从而得到一个空闲块。

Qcache_free_memory: 缓存中的空闲内存。

Qcache_hits:每次查询在缓存中命中时就增大

Qcache_inserts:每次插入一个 查询时就增大。命中次数除以插入次数就是不中比率。

Qcache_lowmem_prunes:缓存出现内存不足并且必须要进行清理以便 为更多查询提供空间的次数。这个数字最好长时间来看;如果这个 数字在不断增长,就表示可能碎片非常严重,或者内存很少。(上面的 free_blocks和free_memory可以告诉您属于哪种情况)

Qcache_not_cached:不适合进行缓存的查询的 数量,通常是由于这些查询不是 SELECT 语句或者用了now()之类的函数。

Qcache_queries_in_cache:当 前缓存的查询(和响应)的数量。

Qcache_total_blocks:缓存中块的数量。

query_cache_limit: 超过此大小的查询将不缓存

query_cache_min_res_unit:缓存块的最小大小

query_cache_size: 查询缓存大小

query_cache_type:缓存类型,决定缓存什么样的查询,示例中表示不缓存 select sql_no_cache 查询

query_cache_wlock_invalidate:当有其他客户端正在对MyISAM表进行写 操作时,如果查询在query cache中,是否返回cache结果还是等写操作完成再读表获取结果。

query_cache_min_res_unit 的配置是一柄”双刃剑”,默认是4KB,设置值大对大数据查询有好处,但如果你的查询都是小数据 查询,就容易造成内存碎片和浪费。

查询 缓存碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%

如果查询缓存碎片率 超过20%,可以用FLUSH QUERY CACHE整理缓存碎片,或者试试减小query_cache_min_res_unit,如果你的查询都是小数据量的话。

查询缓存利用 率 = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%

查 询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大,可适当减小;查询缓存利用率在80%以上而且 Qcache_lowmem_prunes > 50的话说明query_cache_size可能有点小,要不就是碎片太多。

查 询缓存命中率 = (Qcache_hits - Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%

示例服务 器 查询缓存碎片率 = 20.46%,查询缓存利用率 = 62.26%,查询缓存命中率 = 1.94%,命中率很差,可能写操作比较频繁吧,而且可能有些碎片。

引用一段前辈的话

优化提示:
如果Qcache_lowmem_prunes 值比较大,表示查询缓存区大小设置太小,需要增大。
如果 Qcache_free_blocks 较多,表示内存碎片较多,需要清理,flush query cache
根据我看的 《High Performance MySQL》中所述,关于query_cache_min_res_unit大小的调优
,书中给出了一个计算公式,可以 供调优设置参考:
query_cache_min_res_unit = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / Qcache_queries_in_cache

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