MySQL查询缓存，query cache，是MySQL希望能提升查询性能的一个特性，它保存了客户端查询返回的完整结果，当新的客户端查询命中该缓存，MySQL会立即返回结果。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有着非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有这非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。一般团队都是自己搭建Redis，也会使用云服务，例如腾讯云Redis服务。支持主从热备，提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
在mysql服务器高负载的情况下，必须采取一种措施给服务器减轻压力，减少服务器的I/O操作。一般采用的方法是优化sql操作语句，优化服务器的配置参数，从而提高服务器的性能。Mysql使用了几种内存缓存数据的策略来提高性能。 一、mysql的缓存机制 Mysql缓存主要包括关键字缓存（key cache）和查询缓存（query cache），这主要讲解mysql的查询缓存（query cache）机制。 1.查询缓存概述 在mysql的性能优化方面经常涉及到缓冲区（buffer）和缓存（cache
MySQL是一种关系型数据库管理系统，用于存储数据。在高并发的场景下，MySQL的读写性能往往成为瓶颈。为了提高应用程序的性能和响应速度，可以使用缓存技术，将经常访问的数据缓存到内存中，避免频繁地读取数据库。
MySQL 从最初的 1.0、3.1 到后来的 5.x ,到今天的8.x，发生了各种各样的变化。
昔日庖丁解牛，未见全牛，所赖者是其对牛内部骨架结构的了解，对于MySQL亦是如此，只有更加全面地了解SQL语句执行的每个过程，才能更好的进行SQL的设计和优化。 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时，最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则能够按照预想的合理的方式运行。 如下图所示，当向MySQL发送一个请求的时候，MySQL到底做了什么：
MySQL 连接器（MySQL Connector）是用于连接和与 MySQL 数据库进行交互的驱动程序。它提供了与 MySQL 数据库服务器通信的功能，包括建立连接、执行查询、更新数据等。
MySql Query Cache 和 Oracle Query Cache 是不同的， Oracle Query Cache 是缓存执行计划的，而MySql Query Cache 不缓存执行计划而是整个结果集。缓存整个结果集的好处不言而喻，但由于缓存的是结果集因此Query必须是完全一样的，这样带来的后果就是平均 Hit Rate 命中率一般不会太高。 Query Cache 对于一些小型应用程序或者数据表的数据量不大的情况下效果是最为明显的。
在高并发的场景下，大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，MySQL和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
当数据量比较大，若SQL语句写的不合适，会导致SQL的执行效率低，我们需要等待很长时间才能拿到结果
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中，如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
MySQL会缓存DNS反向解析的信息。当MySQL服务器接收到客户端的连接请求时，如果它配置为使用域名而不是IP地址来控制访问权限（即没有使用skip-name-resolve选项），它会对客户端的IP地址执行DNS反向解析以获取对应的主机名。这个解析结果会被缓存在服务器的主机名缓存中。
—1— 前言 在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数
读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
Buffer Pool 是什么？从字面上看是缓存池的意思，没错，它其实也就是缓存池的意思。它是 MySQL 当中至关重要的一个组件，可以这么说，MySQL的所有的增删改的操作都是在 Buffer Pool 中执行的。
众所周知，缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。对于MySQL数据库来说，也是得益于MySQL缓存机制，才能够提高MySQL数据库的性能，减少数据的内存占比。
Buffer Pool 是什么？从字面上看是缓存池的意思，没错，它其实也就是缓存池的意思。它是 MySQL 当中至关重要的一个组件，可以这么说，MySQL的所有的增删改的操作都是在 Buffer Pool 中执行的。 但是数据不是在磁盘中的吗？怎么会和缓存池又有什么关系呢？那是因为如果 MySQL的操作都在磁盘中进行，那很显然效率是很低的，效率为什么低？因为数据库要从磁盘中拿数据啊，那肯定就需要IO啊，并且数据库并不知道它将要查找的数据是磁盘的哪个位置，所以这就需要进行随机IO，那这个性能简直就别玩了。所以 MySQL对数据的操作都是在内存中进行的，也就是在 Buffer Pool 这个内存组件中。
对于MySQL数据库中，千万级别或者上亿级别的大表如何优化？首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引，然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库，如果还达不到效果，就要使用MySQL数据库集群，配置读写分离架构，配置MySQL表分区，配置MyCat分表分库等。
2、所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
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MySQL查询执行流程 📷 查询流程： 客户端发送一条查询给服务器； 服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回存储在缓存中的结果；否则，进入下一阶段； 服务器进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划； MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询； 将结果返回给客户端； 查询缓存 用于保存MySQL查询语句返回的完整结果，被命中时，MySQL会立即返回结果，省去解析、优化和执行等阶段； MySQL保存结果于缓存中，把select语句本身做hash计算，计算的结果作
假设你有个操作，一个请求过来，各种操作MySQL，半天查出来一个结果，耗时600ms。 但这结果可能接下来几个小时都不会再变，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？
说起MySQL优化的话，想必大部分人都不陌生了。在我们的记忆储备里也早已记住了这些关键词：避免使用SELECT*、避免使用NULL值的判断、根据需求适当的建立索引、优化MySQL参数......但是你对于这些优化技巧是否真正的掌握了及其相应的工作原理是否吃透了呢？在我们的实际开发过程中你能充分应用到吗？我觉得还有待考察。所以，本文将详细介绍MySQL优化技巧以及其相应的技术原理，希望大家看完以后，能更清楚直接的了解这些优化方案，并应用到我们的工作岗位中。
在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
而我们的连接器就是处理这个过程的，连接器的主要功能是负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接，连接器在使用的过程中如果该用户的权限改变，是不会马上生效的，因为用户权限是在连接的时候读取的，只能重新连接才可以更新权限
mysql是关系型数据库，主要用于存放持久化数据，将数据存储在硬盘中，读取速度较慢。
数据库与缓存 摘要: 这里讲的缓存是数据库本身的缓存，并不是外部缓存例如Redis/Memcache等等。 数据库的数据分为冷数据和热数据库，通俗的讲冷数据是存储在磁盘上不经常查询的数据；而热数据是频繁查询的数据，这部分数据会被缓存到内存中。 本文节选自《Netkiller Architect 手札》 第 10 章 数据库与缓存 目录 10.1. 什么是数据库缓存？ 10.2. 为什么缓存数据呢？ 10.3. 什么时候使用数据库缓存 10.4. 涉及缓存的地方有哪些 10.5. 谁来控制数据库缓存 10.6
开发人员基本都知道，我们的数据存在数据库中（目前最多的是MySQL和Oracle，由于作者更擅长MySQL，所以这里默认数据库为MySQL），服务器通过sql语句将查询数据的请求传入到MySQL数据库。数据库拿到sql语句以后。都是进行了哪些操作呢？这里向大家介绍下我的个人的理解，欢迎大家评论区批评指正。
mysql作为最流行的数据库，在开发过程中仍然有较多优化的空间，mysql的优化主要有4个方向：
在查询计数已成为问题的情况下，它们在另一个表中构建了计数，以便它们可以直接读取计数值而非计算计数。
下图是 MySQL 的一个简要架构图，从下图可以清晰的看到 SQL 语句在 MySQL 内部是如何执行的。
缓存删除后，尚未更新数据库，并发读请求，从数据库读到了旧值，并且更新到缓存导致后续请求都是旧值。
查询缓存: 执行查询语句的时候，会先查询缓存（MySQL 8.0 版本后移除，因为这个功能不太实用）。
MySQL的查询缓存是一种用于存储SELECT语句结果集的机制。当相同的SELECT语句再次被执行时，MySQL可以直接从查询缓存中获取结果，而不需要再次执行查询。这可以显著提高查询性能，减少数据库负载。
假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作 mysql，半天查出来一个结果，耗时 600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？
MySQL之前有一个查询缓存Query Cache,从8.0开始，不再使用这个查询缓存，那么放弃它的原因是什么呢？在这一篇里将为您介绍。
在系统设计时，如果能预先看到一些问题，并在设计层面提前解决，就会给后期的开发带来很大的便捷。
🧑个人简介：大家好，我是 shark-Gao，一个想要与大家共同进步的男人😉😉
【mysql优化专题】：本专题全文围绕mysql优化进行全方位讲解，本篇为优化入门篇，让大家知道为什么要优化，究竟在优化什么。喜欢的朋友可以关注收藏。 优化，一直是面试最常问的一个问题。因为从优化的角
了不起学弟：最近看到一个老生常谈的面试题啊，redis和mysql如何保持数据一致性。
当客户端（应用）连接到MySQL服务器时，服务器需要对其进行认证。认证基于用户名、原始主机信息和密码。
MySQL是目前应用最为广泛的关系型数据库之一，可以应用于各种规模的应用场景。MySQL的性能优化是数据库管理和应用开发人员需要掌握的重要技能之一。其中，MySQL配置参数是影响数据库性能的重要因素之一。本文将对MySQL配置参数进行详解。
对于读多写少的场景，我们通常使用内存型数据库作为缓存，关系型数据库作为主存储，从而形成两层相互依赖的存储体系。
MySQL的优化指的是一个很大的系统，面试的时候我之前是从sql的语句优化方面去说的，这种优化也有作用，不过是从逻辑方面去优化。但是当所有的逻辑层面已经无可优化，所有的索引都已经加好，表结构也设计的合理，但是遇到高并发的时候，为什么MySQL还是扛不住呢。当然可以通过其他的方面去缓解MySQL的压力，这里我们暂且不谈。对于MySQL而言，我们要尽最大的可能去压榨机器的性能，让所有的计算资源都不浪费，都可以为我们服务。MySQL运行在服务器上，这里特指Linux服务器。那么服务器的硬盘、CPU,内存，网络都有影响到MySQL的性能。MySQl是非常耗费内存的，线上服务器的MySQL内存要吃到80%左右，内存过小，其他的优化空间其实很小。
只要问到缓存，上来第一个问题，肯定是先问问你项目哪里用了缓存？为啥要用？不用行不行？如果用了以后可能会有什么不良的后果？
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