mysql 查询语句统计和查询缓存相关的状态值解疑答惑

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS PostgreSQL,集群系列 2核4GB
简介:

关于mysql里‘show global status’输出的Com_select、Queries、Questions、Qcache_hits、Qcache_inserts、Qcache_not_cached这几个状态值一直有些迷惑,现通过实验来更加准确和深刻的了解之。

实验版本:5.5.39

先附上每个状态的官方解释

Com_select:The Com_xxx statement counter variables indicate the number of times each xxx statement hasbeen executed.However, if a query result is returned from query cache, the server increments the Qcache_hits status variable, not Com_select.

select语句执行的次数,如果结果从查询缓存里得来,就增加Qcache_hits,而不增加Com_select

Queries:The number of statements executed by the server. This variable includes statements executed within stored programs, unlike the Questions variable. It does not count COM_PING or COM_STATISTICS commands.

server执行过的所有语句,计数包含存储存储程序(存储过程)里面的sql条数

Questions:The number of statements executed by the server. This includes only statements sent to the server by clients and not statements executed within stored programs, unlike the Queries variable. This variable does not count COM_PING, COM_STATISTICS, COM_STMT_PREPARE, COM_STMT_CLOSE, or COM_STMT_RESET commands.

只包含由client发过来的sql语句数量(包括use语句,show语句等),不包括存储过程里的sql语句(一个存储过程作为一条语句)

Qcache_hits:The number of query cache hits.

查询缓存命中的次数

Qcache_inserts:The number of queries added to the query cache.

加入到查询缓存的次数

Qcache_not_cached:The number of noncached queries (not cacheable, or not cached due to the query_cache_type setting).

不可缓存的查询数量。不可缓存的(例如结果集大小超过query_cache_limit的);或者由于query_cache_type设置(on  允许、off  不允许、demand  依赖明确指定的使用缓存)不能使用查询缓存的数量。

Qcache_queries_in_cache:The number of queries registered in the query cache

在查询缓存中‘注册’过的查询语句的条数


下面通过实验来观察个 状态值的增长情况:

重启数据库,清空查询缓存

执行一条查询语句,然后观察个状态值

Com_select    | 1

Qcache_hits   | 0

Qcache_inserts  | 1

在执行上面执行的查询语句,个状态值

Com_select 不变

Qcache_hits 加1

Qcache_inserts 不变

明确指定不使用缓存(加上SQL_NO_CACHE),执行刚才的查询语句

Com_select 加1

Qcache_hits 不变

Qcache_not_cached 加1


在搞清楚了以上几个值的含义后,讨论一下计算‘查询缓存命中率’的公式,关于查询缓存命中率的计算方法,网上说法不一,这里说一下我的理解:

查询语句分为‘可缓存’和‘不可缓存’两种

可缓存的:若存在于query_cache中,则Com_select不变,Qcache_hits加1

          不存在于query_cache中,则Com_select加1,Qcache_inserts加1

不可缓存的:select加1,Qcache_not_cached加1

即 Com_select = Qcache_inserts+Qcache_not_cached

所以查询缓存的命中率可以计算如下:

Qcache_hits/(Qcache_hits+Com_select)


附:查询缓存变量含义:


Qcache_free_blocks

目前还处于空闲状态的 Query Cache中内存Block 数目,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

缓存中的空闲内存总量。

Qcache_hits

缓存命中次数。

Qcache_inserts

缓存失效次数(查询结果新增进QueryCache的数量)

Qcache_lowmem_prunes

缓存出现内存不足并且必须要进行清理以便为Qcache_inserts动作腾出空间的次数,这个数字最好长时间来看;如果这个数字增长较快,就表示可能碎片非常严重,或者内存很少。(上面的free_blocksfree_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语句以及由于query_cache_type设置的不会被Cache的查询,或者结果集超过query_cache_limit变量设置的语句。

Qcache_queries_in_cache

当前在query_cache中‘注册’的select语句条数

Qcache_total_blocks

缓存中块的总量。





     本文转自kai404 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/kaifly/1592080,如需转载请自行联系原作者


相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
20天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL索引策略与查询性能调优实战
在实际应用中,需要根据具体的业务需求和查询模式,综合运用索引策略和查询性能调优方法,不断地测试和优化,以提高MySQL数据库的查询性能。
|
1月前
|
SQL 缓存 关系型数据库
美团面试:Mysql 有几级缓存? 每一级缓存,具体是什么?
在40岁老架构师尼恩的读者交流群中,近期有小伙伴因未能系统梳理MySQL缓存机制而在美团面试中失利。为此,尼恩对MySQL的缓存机制进行了系统化梳理,包括一级缓存(InnoDB缓存)和二级缓存(查询缓存)。同时,他还将这些知识点整理进《尼恩Java面试宝典PDF》V175版本,帮助大家提升技术水平,顺利通过面试。更多技术资料请关注公号【技术自由圈】。
美团面试:Mysql 有几级缓存? 每一级缓存,具体是什么?
|
27天前
|
SQL 前端开发 关系型数据库
SpringBoot使用mysql查询昨天、今天、过去一周、过去半年、过去一年数据
SpringBoot使用mysql查询昨天、今天、过去一周、过去半年、过去一年数据
51 9
|
29天前
|
缓存 监控 关系型数据库
如何优化MySQL查询速度?
如何优化MySQL查询速度?【10月更文挑战第31天】
63 3
|
1月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
mysql和缓存一致性问题
本文介绍了五种常见的MySQL与Redis数据同步方法:1. 双写一致性,2. 延迟双删策略,3. 订阅发布模式(使用消息队列),4. 基于事件的缓存更新,5. 缓存预热。每种方法的实现步骤、优缺点均有详细说明。
|
1月前
|
SQL NoSQL 关系型数据库
2024Mysql And Redis基础与进阶操作系列(5)作者——LJS[含MySQL DQL基本查询:select;简单、排序、分组、聚合、分组、分页等详解步骤及常见报错问题所对应的解决方法]
MySQL DQL基本查询:select;简单、排序、分组、聚合、分组、分页、INSERT INTO SELECT / FROM查询结合精例等详解步骤及常见报错问题所对应的解决方法
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
184 1
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
定时任务频繁插入数据导致锁表问题 -> 查询mysql进程
定时任务频繁插入数据导致锁表问题 -> 查询mysql进程
46 1
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第26天】数据库作为现代应用系统的核心组件,其性能优化至关重要。本文主要探讨MySQL的索引策略与查询性能调优。通过合理创建索引(如B-Tree、复合索引)和优化查询语句(如使用EXPLAIN、优化分页查询),可以显著提升数据库的响应速度和稳定性。实践中还需定期审查慢查询日志,持续优化性能。
77 0
|
2月前
|
消息中间件 缓存 NoSQL
Redis 是一个高性能的键值对存储系统,常用于缓存、消息队列和会话管理等场景。
【10月更文挑战第4天】Redis 是一个高性能的键值对存储系统,常用于缓存、消息队列和会话管理等场景。随着数据增长,有时需要将 Redis 数据导出以进行分析、备份或迁移。本文详细介绍几种导出方法:1)使用 Redis 命令与重定向;2)利用 Redis 的 RDB 和 AOF 持久化功能;3)借助第三方工具如 `redis-dump`。每种方法均附有示例代码,帮助你轻松完成数据导出任务。无论数据量大小,总有一款适合你。
78 6