query_cache_type 和 query_cache_size: 禁用查询缓存,因为它在高负载环境下可能会导致性能问题。 代码语言:plaintext AI代码解释 query_cache_type=0 query_cache_size=0 thread_cache_size: 增加线程缓存大小,以减少线程创建和销毁的开销。 代码语言:bash AI代码解释
在这里,CONTAINER_ID是MySQL容器的ID。 步骤2:连接MySQL数据库 接下来,我们需要连接到MySQL数据库,可以使用以下命令: mysql-uusername-p 1. 在这里,username是MySQL数据库的用户名。系统将提示您输入密码。 步骤3:清空缓存池 一旦连接成功,我们可以执行以下命令来清空MySQL数据库缓存池: RESET QUERY CACHE;FLUSHTABLE...
query_cache_size = 64M # 设置查询缓存大小 1. 2. 3. 4. 这些设置可以显著提高 MySQL 的性能,确保你在配置后重启 MySQL 服务: servicemysql restart 1. 步骤3:优化数据存储方式 在Docker 中使用 MySQL 时,建议使用数据卷或绑定挂载来优化数据存储。可以使用以下命令将 MySQL 数据库数据持久化到主机文件系统:...
thread_cache_size = 8 query_cache_type = 1 query_cache_size = 8M query_cache_limit = 2M ft_min_word_len = 4 log-bin = mysql-bin server-id = 1 binlog_format = mixed performance_schema = 0 explicit_defaults_for_timestamp#lower_case_table_names = 1interactive_timeout = 28800 wait_...
随后,笔者调整思路,尝试找出 MySQL 中与内存相关的参数,进而有针对性地进行优化调整。 通过查阅文献,笔者找到了 MySQL 使用内存的计算方法,涉及的参数如下。 MySQL 使用内存= key_buffer_size + query_cache_size + tmp_table_size + innodb_buffer_pool_size + innodb_additional_mem_pool_size + innodb_log_...
thread_cache_size = 600 #线程缓存变量,减少连接的创建,一般设置规则 1G->8;2G->16;3G->32;根据实际情况可适当加大(个人:2^(n+2)) thread_stack = 1024K #设置MYSQL每个线程的堆栈大小,可设置范围为128K至4GB,默认足够大,一般不用修改 query_cache_size = 128M #查询缓存,设置不宜过大,主要是因为缓...
query_cache_size = 8M #MySQL的查询缓冲大小(从4.0.1开始,MySQL提供了查询缓冲机制)使用查询缓冲,MySQL将SELECT语句和查询结果存放在缓冲区中, # 今后对于同样的SELECT语句(区分大小写),将直接从缓冲区中读取结果。根据MySQL用户手册,使用查询缓冲最多可以达到238%的效率。
query_cache_type=1query_cache_size=2M table_open_cache=1500table_definition_cache=1000thread_cache_size=768back_log=3000open_files_limit=65536skip-name-resolve ###log settings### log-output=FILEgeneral_log=ONgeneral_log_file=/var/lib/mysql/general.log slow_query_log=...
# http://dev.mysql.com/doc/mysql/en/server-system-variables.html [mysql] skip-grant-tables skip-host-cache skip-name-resolve default_authentication_plugin=mysql_native_password bind-address = 0.0.0.0 mysqlx-bind-address = 0.0.0.0 character-set-client-handshake=FALSE ...
query_cache_size: This setting controls the size of the query cache, which stores previously executed queries for faster re-execution. Increasing this value can improve performance for repetitive queries, but it also consumes more memory and might not be effective for dynamic queries. thread_pool_...