mysql怎么开启缓存 mysql数据库缓存技术

redis怎么作为mysql的缓存

1，redis是一种内存性的数据存储服务，所以它的速度要比mysql快。

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2，redis只支持String,hashmap,set,sortedset等基本数据类型，但是不支持联合查询，所以它适合做缓存。

3，有时候缓存的数据量非常大，如果这个时候服务宕机了，且开启了redis的持久化功能，重新启动服务，数据基本上不会丢。

4，redis可以做内存共享，因为它可以被多个不同的客户端连接。

5，做为mysql等数据库的缓存，是把部分热点数据先存储到redis中，或第一次用的时候加载到redis中，下次再用的时候，直接从redis中取。

6，redis中的数据可以设置过期时间expire，如果这个数据在一定时间内没有被延长这个时间，那个一定时间之后这个数据就会从redis清除。

所以，redis只是用来缓存数据库中经常被访问的数据，可以增加访问速度和并发量。而mysql只是提供一种数据备份和数据源的作用。

如何使用redis做mysql的缓存

确定结果集标识符之后，从Redis读数据或向Redis写数据的思路就很清晰了。对于一个sql语句格式的数据请求，首先计算该语句的MD5并据此得到结果集标识符，然后利用该标识符在Redis中查找该结果集。注意，结果集中的每一行都有一个相应的键，这些键都存储在一个Redis集合结构中。这个集合恰好对应了所需的结果集，所以，该集合的键必须包含结果集标识符。如果Redis中不存在这样一个集合，说明要找的结果集不在Redis中，所以需要执行相应的sql语句，在Mysql中查询到相应的结果集，然后按照上面所说的办法把结果集中的每一行以字符串或哈希的形式存入Redis。在Redis中查找相应结果集的代码如下：

// 该函数根据sql语句在Redis中查询相应的结果集，并返回结果集中每一行所对应的数据结构的键

vectorstring GetCache(sql::Connection *mysql_connection,

redisContext *redis_connection,

const string sql, int ttl, int type) {

vectorstring redis_row_key_vector;

string resultset_id = md5(sql); // 计算sql语句的md5，这是唯一标识结果集的关键

// type==1时，该函数将查询相应的STRING集合或将结果集写入若干STRING

string cache_type = (type == 1) ? "string" : "hash";

// 根据type信息和结果集标识符合成SET键

string redis_row_set_key = "resultset." + cache_type + ":" + resultset_id;

redisReply *reply;

// 尝试从reply中获取SET中保存的所有键

reply = static_castredisReply*(redisCommand(redis_connection,

"SMEMBERS %s",

redis_row_set_key.c_str()));

if (reply-type == REDIS_REPLY_ARRAY) {

// 如果要找的SET不存在，说明Redis中没有相应的结果集，需要调用Cache2String或

// Cache2Hash函数把数据从Mysql拉取到Redis中

if (reply-elements == 0) {

freeReplyObject(reply);

sql::Statement *stmt = mysql_connection-createStatement();

sql::ResultSet *resultset = stmt-executeQuery(sql);

if (type == 1) {

redis_row_set_key = Cache2String(mysql_connection, redis_connection,

resultset, resultset_id, ttl);

} else {

redis_row_set_key = Cache2Hash(mysql_connection, redis_connection,

resultset, resultset_id, ttl);

}

// 再次尝试从reply中获取SET中保存的所有键

reply = static_castredisReply*(redisCommand(redis_connection,

"SMEMBERS %s",

redis_row_set_key.c_str()));

delete resultset;

delete stmt;

}

// 把SET中的每个STRING或HASH键存入redis_row_key_vector中

string redis_row_key;

for (int i = 0; i reply-elements; ++i) {

redis_row_key = reply-element[i]-str;

redis_row_key_vector.push_back(redis_row_key);

}

freeReplyObject(reply);

} else {

freeReplyObject(reply);

throw runtime_error("FAILURE - SMEMBERS error");

}

return redis_row_key_vector;

}

mysql缓存如何使用

应用redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。

同时要注意避免冲突，在redis启动时去mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据时，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。

这样处理，主要是实时读写redis，而mysql数据则通过队列异步处理，缓解mysql压力，不过这种方法应用场景主要基于高并发，而且redis的高可用集群架构相对更复杂，一般不是很推荐。

如何MySQL查询缓存求答案

当在使用中，查询缓存会存储一个 SELECT 查询的文本与被传送到客户端的相应结果。如果之后接收到一个同样的查询，服务器将从查询缓存中检索结果，而不是再次分析和执行这个同样的查询。

注意：查询缓存绝不返回过期数据。当数据被修改后，在查询缓存中的任何相关词条均被转储清除。

在某些表并不经常更改，而你又对它执行大量的相同查询时，查询缓存将是非常有用的。对于许多 WEB 服务器使用大量的动态信息，这是一个很典型的情况。

下面是查询缓存的一个性能数据。（这些结果的产生，是通过在一个 a Linux Alpha 2 x 500 MHz、2GB RAM 和 64MB 查询缓存上执行 MySQL 基准套件和到的）：

如果你执行的所有查询均是简单的（比如从表中一行一行的选取）；但是仍然是不同的，所以该查询不能被缓冲，查询缓存处于活动时，开销为 13%。这可以被看作是最差的情况。然而，在实际情况下，查询是比我们的简单示例要复杂得多的，所以开销通常显着得低。

在只有一行记录表中搜索一行后，搜索将快 238% 。这可以被认为是接近于对一个被缓冲的查询所期望的最小的加速。

如果你希望禁用查询缓存，设置 query_cache_size=0。禁用了查询缓存，将没有明显的开销。（在配置选项 --without-query-cache 的帮助下，查询缓存可以被排除在外码之外）

查询在分析之前先被比较，因而

SELECT * FROM tbl_name和Select * from tbl_name

对于查询缓存被当作是不同的查询，因而查询需要严格的一致（字节对字节的），才会被认为是同样的。 另外，如果一个客户端使用一个新的连接协议格式或不同于其它客户端的另一个字符集，一个查询将被视为不同的。

使用不同数据库的，使用不同协议版本的，或使用不同的缺省字符串的查询将被认为是不同的查询，并将分别的缓冲。

高速缓冲不对 SELECT CALC_ROWS … 和 SELECT FOUND_ROWS（） … 类型的查询起作用，因为找到的行的数目也是被存储在缓冲里的。

如果查询结果被从查询缓存中返回，那么状态变量 Com_select 将不会被增加，但是 Qcache_hits 却会增加。

查看章节 6.9.4 查询缓存的状态和维护。

如果一个表发生的改变 （INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE, ALTER 或 DROP TABLE|DATABASE），那么所有这张表使用的缓冲的查询（可能通过一个 MRG_MyISAM 表！）将被得失效，并从缓冲中移除。

InnoDB 表的事务所做的更改将在一个 COMMIT 被完成时，使数据失效。

如果一个查询包括下面的函数，它将不能被缓冲：

函数 函数 函数

User-Defined Functions CONNECTION_ID FOUND_ROWS

GET_LOCK RELEASE_LOCK LOAD_FILE

MASTER_POS_WAIT NOW SYSDATE

CURRENT_TIMESTAMP CURDATE CURRENT_DATE

CURTIME CURRENT_TIME DATABASE

ENCRYPT （只有一个参数调用） LAST_INSERT_ID RAND

UNIX_TIMESTAMP （无参数调用） USER BENCHMARK

如果一个查询包含用户变量，引用 MySQL 系统数据库，或下列之一的格式，SELECT … IN SHARE MODE, SELECT … INTO OUTFILE …， SELECT … INTO DUMPFILE … 或 SELECT * FROM AUTOINCREMENT_FIELD IS NULL （检索最后一个插入 ID - ODBC 语句），该查询亦不可以被缓存。

然而，FOUND ROWS（） 将返回正确的值，即使先前的查询是从缓存中读取的。

万一一个查询不使用任何表，或使用临时表，或用户对任何相关表有一个列权限，那么查询将不会被缓存。

在一个查询从查询缓存中读取前，MySQL 将检查用户对所有相关的数据库和表有 SELECT 权限。

redis做mysql的缓存

redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作，在内存中查询速度快。

使用redis做缓存必须解决两个问题，首先就是确定用何种数据结构存储来自mysql的数据；确定数据结构之后就是需要确定用什么标识来作为数据的key。

mysql是按照表存储数据的，这些表是由若干行组成。每一次执行select查询，mysql都会返回一个结果集，这个结果是由若干行组成的。redis有五种数据结构：列表list，哈希hash，字符串string，集合set，sorted set(有序集合)，对比几种数据结构，string和hash是比较适合存储行的数据结构，可以把数据转成json字符串存入redis。

全量遍历键： keys pattern keys *

有人说 KEYS 相当于关系性数据的库的 select * ，在生产环境几乎是要禁用的

不管上面说的对不对， keys 肯定是有风险的。那我们就换一种方案，在存数据的时候。把数据的键存一下，也存到redis里面选hash类型，那么取的时候就可以直接通过这个hash获取所有的值，自我感觉非常好用！

mysql不用nosql怎么缓存

有两种方法，一种方法使用mysql的check table和repair table 的sql语句，另一种方法是使用MySQL提供的多个myisamchk, isamchk数据检测恢复工具。前者使用起来比较简便。推荐使用。

1. check table 和 repair table

登陆mysql 终端：

mysql -uxxxxx -p dbname

check table tabTest;

如果出现的结果说Status是OK，则不用修复，如果有Error，可以用：

repair table tabTest;

进行修复，修复之后可以在用check table命令来进行检查。在新版本的phpMyAdmin里面也可以使用check/repair的功能。

2. myisamchk, isamchk

其中myisamchk适用于MYISAM类型的数据表，而isamchk适用于ISAM类型的数据表。这两条命令的主要参数相同，一般新的系统都使用MYISAM作为缺省的数据表类型，这里以myisamchk为例子进行说明。当发现某个数据表出现问题时可以使用：

myisamchk tablename.MYI

进行检测，如果需要修复的话，可以使用：

myisamchk -of tablename.MYI

关于myisamchk的详细参数说明，可以参见它的使用帮助。需要注意的时在进行修改时必须确保MySQL服务器没有访问这个数据表，保险的情况下是最好在进行检测时把MySQL服务器Shutdown掉。

另外可以把下面的命令放在你的rc.local里面启动MySQL服务器前：

[ -x /tmp/mysql.sock ] /pathtochk/myisamchk -of /DATA_DIR/*/*.MYI

其中的/tmp/mysql.sock是MySQL监听的Sock文件位置，对于使用RPM安装的用户应该是/var/lib/mysql/mysql.sock，对于使用源码安装则是/tmp/mysql.sock可以根据自己的实际情况进行变更，而pathtochk则是myisamchk所在的位置，DATA_DIR是你的MySQL数据库存放的位置。

需要注意的时，如果你打算把这条命令放在你的rc.local里面，必须确认在执行这条指令时MySQL服务器必须没有启动！检测修复所有数据库(表)

新闻标题：mysql怎么开启缓存 mysql数据库缓存技术
新闻来源：http://scjbc.cn/article/hheghh.html