以下目录或者文件尽可能指到不同的物理硬盘
QueryCache(下面简称QC)是根据SQL语句来cache的。一个SQL查询如果以select开头，那么MySQL服务器将尝试对其使用QC。每个Cache都是以SQL文本作为key来存的。在应用QC之前，SQL文本不会被作任何处理。也就是说，两个SQL语句，只要相差哪怕是一个字符（例如大小写不一样；多一个空格等），那么这两个SQL将使用不同的一个CACHE。
不过SQL文本有可能会被客户端做一些处理。例如在官方的命令行客户端里，在发送SQL给服务器之前，会做如下处理：
下面的三条SQL里，因为SELECT大小写的关系，最后一条和其他两条在QC里肯定是用的不一样的存储位置。而第一条和第二条，区别在于后者有个注释，在不同客户端，会有不一样的结果。所以，保险起见，请尽量不要使用动态的注释。在PHP的mysql扩展里，SQL的注释是不会被去掉的。也就是三条SQL会被存储在三个不同的缓存里，虽然它们的结果都是一样的。
select * FROM people where name='surfchen'; select * FROM people where /*hey~*/name='surfchen'; SELECT * FROM people where name='surfchen';
目前只有select语句会被cache，其他类似show,use的语句则不会被cache。
因为QC是如此前端，如此简单的一个缓存系统，所以如果一个表被更新，那么和这个表相关的SQL的所有QC都会被失效。假设一个联合查询里涉及到了表A和表B，如果表A或者表B的其中一个被更新（update或者delete），这个查询的QC将会失效。
也就是说，如果一个表被频繁更新，那么就要考虑清楚究竟是否应该对相关的一些SQL进行QC了。一个被频繁更新的表如果被应用了QC，可能会加重数据库的负担，而不是减轻负担。我一般的做法是默认打开QC，而对一些涉及频繁更新的表的SQL语句加上SQL_NO_CACHE关键词来对其禁用CACHE。这样可以尽可能避免不必要的内存操作，尽可能保持内存的连续性。
那些查询很分散的SQL语句，也不应该使用QC。例如用来查询用户和密码的语句——“select pass from user where name='surfchen'”。这样的语句，在一个系统里，很有可能只在一个用户登陆的时候被使用。每个用户的登陆所用到的查询，都是不一样的SQL文本，QC在这里就几乎不起作用了，因为缓存的数据几乎是不会被用到的，它们只会在内存里占地方。
在本节里“存储块”和“block”是同一个意思
QC缓存一个查询结果的时候，一般情况下不是一次性地分配足够多的内存来缓存结果的。而是在查询结果获得的过程中，逐块存储。当一个存储块被填满之后，一个新的存储块将会被创建，并分配内存（allocate）。单个存储块的内存分配大小通过query_cache_min_res_unit参数控制，默认为4KB。最后一个存储块，如果不能被全部利用，那么没使用的内存将会被释放。如果被缓存的结果很大，那么会可能会导致分配内存操作太频繁，系统系能也随之下降；而如果被缓存的结果都很小，那么可能会导致内存碎片过多，这些碎片如果太小，就很有可能不能再被分配使用。
除了查询结果需要存储块之外，每个SQL文本也需要一个存储块，而涉及到的表也需要一个存储块（表的存储块是所有线程共享的，每个表只需要一个存储块）。存储块总数量=查询结果数量*2+涉及的数据库表数量。也就是说，第一个缓存生成的时候，至少需要三个存储块：表信息存储块，SQL文本存储块，查询结果存储块。而第二个查询如果用的是同一个表，那么最少只需要两个存储块：SQL文本存储块，查询结果存储块。
通过观察Qcache_queries_in_cache和Qcache_total_blocks可以知道平均每个缓存结果占用的存储块。它们的比例如果接近1:2，则说明当前的query_cache_min_res_unit参数已经足够大了。如果Qcache_total_blocks比Qcache_queries_in_cache多很多，则需要增加query_cache_min_res_unit的大小。
Qcache_queries_in_cache*query_cache_min_res_unit（sql文本和表信息所在的block占用的内存很小，可以忽略）如果远远大于query_cache_size-Qcache_free_memory，那么可以尝试减小query_cache_min_res_unit的值。
如果Qcache_lowmem_prunes增长迅速，意味着很多缓存因为内存不够而被释放，而不是因为相关表被更新。尝试加大query_cache_size，尽量使Qcache_lowmem_prunes零增长。
show variables like 'query_cache%'可以看到这些信息。
show status like 'Qcache%'可以看到这些信息。
当一个查询需要对结果进行排序的时候，MySQL会分配一定的内存用来排序。这个内存大小由sort_buffer_size来控制。记得，这个参数是针对每个查询的，而不是所有查询总共可分配的量。
如果sort_buffer_size不够大，排序的结果将会被分段写入临时文件里。每次结束之后再把文件中的排序结果拿出来合并，进行再次排序，直到得出最后结果。sort_buffer_size越小，合并的次数就越多。合并次数可以通过状态变量Sort_merge_passes获得。理论上，Sort_merge_passes越小，排序越快。但是在实际应用中可能并非如此。sort_buffer_size如何设置需要根据实际运行环境来进行测试。如果实在不知道如何测试，那么就设到使Sort_merge_passes为0吧。
read_buffer_size read_rnd_buffer_size join_buffer_size thread_cache
CACHE INDEX Syntax
innodb_file_per_table innodb_additional_mem_pool_size=80M innodb_log_file_size=1G innodb_log_buffer_size=16M innodb_flush_method=O_DIRECT
(max_connections * (sort_buffer_size + read_buffer_size + read_rnd_buffer_size + join_buffer_size)) + key_buffer + innodb_bufer_pool_size + query_cache + tmp_table_size
linux:
echo -n 0 >/proc/sys/vm/swappiness
huge page
memlock
评论