一个有关MYSQL的文章.E文的.MySQLs Query Cache
http://www.discuz.net/viewthread.php?tid=43137&sid=G4jizDNovember 18, 2003MySQLs Query CacheBy Ian GilfillanA typical scenarioBoss: Our new website is crawling! How can it be, we have four state-of-the-art web servers - whats the problem?You: Well, the web servers are fine - its the database server thats struggling.Boss: What? You told me this MySQL thing was fast, that we didnt need Oracle, and now you say it cant cope! How can this be?You: Well, the web servers are behaving so well that theyre pushing through lots of queries, and the database cant manage to process all of them at the same time. Its only one database, and lots of web servers...Boss: Its too late to buy Oracle now - what are we going to do!?Big Boss to Boss(in the bosss mind): This project has been a disaster from the beginning - now you want me to delay it while we install a new database, and spend a whole lot more! Do you think were made of money!? Im calling in someone who knows what theyre doing - youre history buddy.Colleague (about to take your job): Wait, I think I can solve the problem!So, what does your colleague know that you dont? How can he save the day and let the boss get all the credit? Our scenario is too imprecise to generalize, and there are many possible solutions. You can read about optimizing queries and indexes, optimizing by improving the hardware, and tweaking the MySQL variables, using the slow query log, and of course, there are other methods such as replication. However, MySQL 4 provides one feature that can prove very handy - a query cache. In a situation where the database has to repeatedly run the same queries on the same data set, returning the same results each time, MySQL can cache the result set, avoiding the overhead of running through the data over and over. Usually, you would want to implement some sort of caching on the web server, but there are times when this is not possible, and then it is the query cache you will look to for help.Setting up the query cacheTo make sure MySQL uses the query cache, there are a few variables you need to set in the configuration file (usually my.cnf or my.ini). First, is the query_cache_type. There are three possible settings: 0 (for off, do not use), 1 (for on, cache queries) and 2 (on demand, discussed more below). To ensure it is always on, place: query-cache-type = 1in the configuration file. If you started the server having only made this change, you would see the following cache variables set: mysql> SHOW VARIABLES LIKE %query_cache%;+-------------------+---------+| Variable_name | Value |+-------------------+---------+| have_query_cache | YES || query_cache_limit | 1048576 || query_cache_size | 0 || query_cache_type | ON |+-------------------+---------+4 rows in set (0.06 sec)Note that these are results from MySQL 4.0.x - youll see more in versions 4.1.x and beyond. The query_cache_type will be set to ON or OFF as appropriate. However, there is one more to set, and that is the query_cache_size. If set to 0 (the default), the cache will be disabled. This variable determines the memory, in bytes, used for the query cache. For our purposes, we will set it to 20 MB: query-cache-size = 20MThe amount is shown in bytes: mysql> SHOW VARIABLES LIKE %query_cache%;+-------------------+----------+| Variable_name | Value |+-------------------+----------+| have_query_cache | YES || query_cache_limit | 1048576 || query_cache_size | 20971520 || query_cache_type | ON |+-------------------+----------+4 rows in set (0.06 sec)The Query cache in action (almost)For this tutorial, I used a dump from Wikipedia, the open content encyclopedia (you can find the dumps here. I am using a fairly slow machine, with nothing else happening on it, to minimize interference in the results. Lets run the same query twice, and see how much improvement we see the second time: SELECT * FROM cur;...14144 rows in set (2.96 sec)Now we run the same query again: SELECT * FROM cur; 14144 rows in set (3.02 sec) Now we run the same query again: SELECT * FROM cur; 14144 rows in set (3.02 sec) What is happening? We would expect the second query to take noticeably less time. Lets examine some of the status variables to get a better picture. mysql> SHOW STATUS LIKE %qcache%;+-------------------------+----------+| Variable_name | Value |+-------------------------+----------+| Qcache_queries_in_cache | 0 || Qcache_inserts | 2 || Qcache_hits | 0 || Qcache_lowmem_prunes | 0 || Qcache_not_cached | 2 || Qcache_free_memory | 20962720 || Qcache_free_blocks | 1 || Qcache_total_blocks | 1 |+-------------------------+----------+8 rows in set (0.00 sec)The two queries we ran are both recorded (by Qcache_inserts), but neither of them have been cached. (You may get different results if other queries have been running.) The problem is that the result set is too big. I used the Wikipedia Esperanto dump (4MB compressed - the English dump is 135MB, and even though my English is better than my Esperanto, bandwidth is expensive in South Africa!), but it is immaterial, as even that is more than the query cache can handle by default. There are two limits in play here - the limit for each individual query is determined by the value of query_cache_limit, which is 1MB by default. Moreover, the limit of the cache in total is determined by query_cache_size, which we have seen already. The former limit applies here. If a result set is greater than 1M, it is not cached. The Query cache in action (really)Lets try a smaller query: SELECT cur_is_new FROM cur WHERE cur_user_text > Y...2336 rows in set (0.38 sec)Lets see if this one was cached:mysql> SHOW STATUS LIKE %qcache%;+-------------------------+----------+| Variable_name | Value |+-------------------------+----------+| Qcache_queries_in_cache | 1 || Qcache_inserts | 3 || Qcache_hits | 0 || Qcache_lowmem_prunes | 0 || Qcache_not_cached | 2 || Qcache_free_memory | 20947592 || Qcache_free_blocks | 1 || Qcache_total_blocks | 4 |+-------------------------+----------+8 rows in set (0.00 sec)There is now a query in the cache. If it took 0.38 seconds to run the first time, lets see if we notice an improvement the second time: SELECT cur_is_new FROM cur WHERE cur_user_text > Y...2336 rows in set (0.11 sec)Much better! And, looking at the status again: mysql> SHOW STATUS LIKE %qcache%;+-------------------------+----------+| Variable_name | Value |+-------------------------+----------+| Qcache_queries_in_cache | 1 || Qcache_inserts | 3 || Qcache_hits | 1 || Qcache_lowmem_prunes | 0 || Qcache_not_cached | 2 || Qcache_free_memory | 20947592 || Qcache_free_blocks | 1 || Qcache_total_blocks | 4 |+-------------------------+----------+8 rows in set (0.06 sec)The cache has been hit once. The status variables above should be fairly self-explanatory. Available memory for the cache has gone from 20962720 to 20947592 bytes. The most useful variable for future tuning is Qcache_lowmem_prunes. Each time a cached query is removed from the query cache, (because MySQL needs to make space for another), this value will be incremented. If it increases quickly, and you still have memory to spare, you can up the query_cache_size, while if it never increases, you can reduce the cache size. Lets run the query again, with a slight difference, as follows: SELECT cur_is_new from cur where cur_user_text > Y...2336 rows in set (0.33 sec)That took longer than we would have expected. Lets look at the status variables to see whats up: mysql> SHOW STATUS LIKE %qcache%;+-------------------------+----------+| Variable_name | Value |+-------------------------+----------+| Qcache_queries_in_cache | 2 || Qcache_inserts | 4 || Qcache_hits | 1 || Qcache_lowmem_prunes | 0 || Qcache_not_cached | 2 || Qcache_free_memory | 20932976 || Qcache_free_blocks | 1 || Qcache_total_blocks | 6 |+-------------------------+----------+The query has not made use of the cache - in fact, MySQL has inserted another query in the cache! The proble

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

Laravel은 웹 응용 프로그램을 쉽게 구축하기위한 PHP 프레임 워크입니다. 설치 : Composer를 사용하여 전 세계적으로 Laravel CLI를 설치하고 프로젝트 디렉토리에서 응용 프로그램을 작성하는 등 다양한 기능을 제공합니다. 라우팅 : Routes/Web.php에서 URL과 핸들러 간의 관계를 정의하십시오. 보기 : 리소스/뷰에서보기를 작성하여 응용 프로그램의 인터페이스를 렌더링합니다. 데이터베이스 통합 : MySQL과 같은 데이터베이스와 상자 외 통합을 제공하고 마이그레이션을 사용하여 테이블을 작성하고 수정합니다. 모델 및 컨트롤러 : 모델은 데이터베이스 엔티티를 나타내고 컨트롤러는 HTTP 요청을 처리합니다.

Docker에서 MySQL을 시작하는 프로세스는 다음 단계로 구성됩니다. MySQL 이미지를 가져와 컨테이너를 작성하고 시작하고 루트 사용자 암호를 설정하고 포트 확인 연결을 매핑하고 데이터베이스를 작성하고 사용자는 데이터베이스에 모든 권한을 부여합니다.

MySQL 및 Phpmyadmin은 강력한 데이터베이스 관리 도구입니다. 1) MySQL은 데이터베이스 및 테이블을 작성하고 DML 및 SQL 쿼리를 실행하는 데 사용됩니다. 2) PHPMYADMIN은 데이터베이스 관리, 테이블 구조 관리, 데이터 운영 및 사용자 권한 관리에 직관적 인 인터페이스를 제공합니다.

작은 응용 프로그램을 개발할 때 까다로운 문제가 발생했습니다. 가벼운 데이터베이스 운영 라이브러리를 신속하게 통합해야합니다. 여러 라이브러리를 시도한 후에는 기능이 너무 많거나 호환되지 않는다는 것을 알았습니다. 결국, 나는 내 문제를 완벽하게 해결하는 YII2를 기반으로 단순화 된 버전 인 Minii/DB를 발견했습니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

기사 요약 :이 기사는 Laravel 프레임 워크를 쉽게 설치하는 방법에 대한 독자들을 안내하기위한 자세한 단계별 지침을 제공합니다. Laravel은 웹 애플리케이션의 개발 프로세스를 가속화하는 강력한 PHP 프레임 워크입니다. 이 자습서는 시스템 요구 사항에서 데이터베이스 구성 및 라우팅 설정에 이르기까지 설치 프로세스를 다룹니다. 이러한 단계를 수행함으로써 독자들은 라벨 프로젝트를위한 탄탄한 토대를 빠르고 효율적으로 놓을 수 있습니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA
