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可以啊,你可以把不会关联不大的数据分离开,比述说客户数据跟物品数据分别部署在两个数据库中,这样完全可以访问啊。。。
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mysql 开启查询缓存可以有两种方法来开启一种是使用set命令来进行开启,另一种是直接修改my.ini文件来直接设置都是非常的简单的哦。
开启缓存,设置缓存大小,具体实施如下:
windows下是my.ini,linux下是my.cnf;
在配置文件的最后追加上:
需要重启mysql生效;
b) 开启缓存,两种方式:
a)使用mysql命令:
如果报错:
Query cache is disabled; restart the server with query_cache_type=1 to enable it,还是老老实实的该配置文件,然后重启吧,原因如下:
查看是否设置成功
show variables like "%query_cache%" 查看是否设置成功:
当然如果你的数据表有更新怎么办,没关系mysql默认会和这个表有关系的缓存删掉,下次查询的时候会直接读表然后再缓存
下面是一个简单的例子:
以上的相关内容就是对mysql缓存查询和设置的介绍,望你能有所收获。
一般,我们会把 query_cache_type 设置为 ON,默认情况下应该是ON
query_cache_type有3个值 0代表关闭查询缓存OFF,1代表开启ON,2(DEMAND)代表当sql语句中有SQL_CACHE关键词时才缓存,如:
这样 当我们执行 select id,name from tableName; 这样就会用到查询缓存。
①在 query_cache_type 打开的情况下,如果你不想使用缓存,需要指明
select sql_no_cache id,name from tableName;
②当sql中用到mysql函数,也不会缓存
当然也可以禁用查询缓存: mysql set session query_cache_type=off;
上面的显示,表示设置查询缓存是可用的。
表示查询缓存大小,也就是分配内存大小给查询缓存,如果你分配大小为0,
那么 第一步 和 第二步 起不到作用,还是没有任何效果。
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
这里是设置1M左右,900多K。
再次查看下:
显示我们设置新的大小,表示设置成功。
例如: 如果查询结果很大, 也缓存????这个明显是不可能的。
MySql 可以设置一个最大的缓存值,当你查询缓存数结果数据超过这个值就不会
进行缓存。缺省为1M,也就是超过了1M查询结果就不会缓存。
这个是默认的数值,如果需要修改,就像设置缓存大小一样设置,使用set
重新指定大小。
好了,通过4个步骤就可以 打开了查询缓存,具体值的大小和查询的方式 这个因不同
的情况来指定了。
mysql查询缓存相关变量
MySQL 提供了一系列的 Global Status 来记录 Query Cache 的当前状态,具体如下:
Qcache_free_blocks:目前还处于空闲状态的 Query Cache 中内存 Block 数目
Qcache_free_memory:目前还处于空闲状态的 Query Cache 内存总量
Qcache_hits:Query Cache 命中次数
Qcache_inserts:向 Query Cache 中插入新的 Query Cache 的次数,也就是没有命中的次数
Qcache_lowmem_prunes:当 Query Cache 内存容量不够,需要从中删除老的 Query Cache 以给新的 Cache 对象使用的次数
Qcache_not_cached:没有被 Cache 的 SQL 数,包括无法被 Cache 的 SQL 以及由于 query_cache_type 设置的不会被 Cache 的 SQL
Qcache_queries_in_cache:目前在 Query Cache 中的 SQL 数量
Qcache_total_blocks:Query Cache 中总的 Block 数量
检查是否从查询缓存中受益的最简单的办法就是检查缓存命中率
当服务器收到SELECT 语句的时候,Qcache_hits 和Com_select 这两个变量会根据查询缓存
的情况进行递增
查询缓存命中率的计算公式是:Qcache_hits/(Qcache_hits + Com_select)。
query_cache_min_res_unit的配置是一柄”双刃剑”,默认是4KB,设置值大对大数据查询有好处,但如果你的查询都是小数据 查询,就容易造成内存碎片和浪费。
查询缓存碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%
如果查询缓存碎片率超过20%,可以用FLUSH QUERY CACHE整理缓存碎片,或者试试减小query_cache_min_res_unit,如果你的查询都是小数据量的话。
查询缓存利用率 = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%
查询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大,可适当减小;查询缓存利用率在80%以上而且 Qcache_lowmem_prunes 50的话说明query_cache_size可能有点小,要不就是碎片太多。
查询缓存命中率 = (Qcache_hits - Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%
示例服务器 查询缓存碎片率 = 20.46%,查询缓存利用率 = 62.26%,查询缓存命中率 = 1.94%,命中率很差,可能写操作比较频繁吧,而且可能有些碎片。
查询缓存可以看做是SQL文本和查询结果的映射。如果第二次查询的SQL和第一次查询的SQL完全相同(注意必须是完全相同,即使多一个空格或者大小写不同都认为不同)且开启了查询缓存,那么第二次查询就直接从查询缓存中取结果,可以通过下面的SQL来查看缓存命中次数(是个累加值):
另外即使完全相同的SQL,如果使用不同的字符集、不同的协议等也会被认为是不同的查询而分别进行缓存。
在表的结构或数据发生改变时,查询缓存中的数据不再有效。有这些INSERT、UPDATE、 DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE会导致缓存数据失效。所以查询缓存适合有大量相同查询的应用,不适合有大量数据更新的应用。
可以使用下面三个SQL来清理查询缓存:
1、FLUSH QUERY CACHE; // 清理查询缓存内存碎片。
2、RESET QUERY CACHE; // 从查询缓存中移出所有查询。
3、FLUSH TABLES; //关闭所有打开的表,同时该操作将会清空查询缓存中的内容。
Query Cache是MySQL Server层的一个非常好的特性,对于小数据集或访问量非常集中的应用场景,有非常好的性能提升,但是Query Cache引入了一些新的问题,而且大部分场景下比较鸡肋,官方打算弃用了
参考:
1、打开mysql的客户端 这里使用navicat,连接数据库,等到navicat主页面,双击需要操作的数据库连接。
2、登录到数据库主页面后,点击左侧的数据库连接,打开数据库,可以看到可以操作的所有数据库。
3、这时有有两个数据库,目标是将数据1的所有数据同步到数据库2上,需要点击主页面上的。
4、打开工具菜单,选择数据库同步菜单,弹出数据同步的对话框,可以选择数据源,目标数据库。
5、选择数据库源和需要操作的数据库后,然后在选择目标数据库连接,目标数据库,然后在选择需要操作的表,点击开始即可。