query_cache_min_res_unit:设置 Query Cache 中每次分配内存的最小空间大小,也就是每个 Query 的 Cache 最小占用的内存空间大小 query_cache_size:设置 Query Cache 所使用的内存大小,默认值为0,大小必须是1024的整数倍,如果不是整数倍,MySQL 会自动调整降低最小量以达到1024的倍数 query_cache_type:控制 Query...
01 sec) mysql> set global query_cache_type = 1; ERROR 1651 (HY000): Query cache is disabled; restart the server with query_cache_type=1 to enable it mysql> set global query_cache_type = 2; ERROR 1651 (HY000): Query cache is disabled; restart the server with query_cache_type=...
| @@global.query_cache_size | +———+ | 16777216 | +———+ 上面是 mysql6.0设置默认的,之前的版本好像默认是0的,那么就要自己设置下。 设置set @@global.query_cache_size=1000000; 这里是设置1M左右,900多K。 再次查看下 select @@global.query_cache_size; +———+ | @@global.query_cache_...
query_cache_min_res_unit:设置 Query Cache 中每次分配内存的最小空间大小,也就是每个 Query 的 Cache 最小占用的内存空间大小 query_cache_size:设置 Query Cache 所使用的内存大小,默认值为0,大小必须是1024的整数倍,如果不是整数倍,MySQL 会自动调整降低最小量以达到1024的倍数 query_cache_type:控制 Query...
为了配置 MySQL 的 query_cache_size,你需要按照以下步骤操作: 1. 理解 query_cache_size 的作用和影响 query_cache_size 是MySQL 中用于设置查询缓存大小的参数。查询缓存可以显著提高重复查询的性能,因为它允许 MySQL 将 SELECT 查询的结果缓存起来,以便在相同查询再次执行时直接从缓存中返回结果,而无需重新执行查...
# 深入了解MySQL Query Cache Size ## 简介 MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统,用于管理大型数据集。MySQL的查询缓存是一项功能,它可以提高查询性能,并减少数据库服务器的负载。在本文中,我们将学习如何设置和调整MySQL的查询缓存大小(query cache size)。
class Query_cache { Query_cache_memory_bin *bins; }; // 一个bin元素维护一条空闲内存块链表,链表有如下特征(设当前数组下标为i): // 1、链表管理块大小范围在bins[i].size ~ bins[i-1].size之间; // 2、链表中空闲内存块从小到大有序; // 3、链表为双向链表,并且头尾相连。 struct Query_cache...
(1)、query_cache_limit:允许缓存的单条查询结果集的最大容量,默认是1MB,超过此参数设置的查询结果集将不会被缓存; (2)、query_cache_min_res_unit:设置查询缓存Query Cache每次分配内存的最小空间大小,即每个查询的缓存最小占用的内存空间大小; (3)、query_cache_size:设置 Query Cache 所使用的内存大小,默认...
1. 将query_cache_size设置为具体的大小,具体大小是多少取决于查询的实际情况,但最好设置为1024的倍数,参考值32M。 2. 增加一行:query_cache_type=1 query_cache_type参数用于控制缓存的类型,注意这个值不能随便设置,必须设置为数字,可选项目以及说明如下: ...
合适的query_cache_min_res_unit可以减少碎片,这个参数最合适的大小和应用程序查询结果的平均大小直接相关,可以通过内存实际消耗(query_cache_size - Qcache_free_memory)除以 Qcache_queries_in_cache计算平均缓存大小。 可以通过Qcache_free_blocks来观察碎片,这个值反应了剩余的空闲块,如果这个值很多,但是 ...