默认情况下，mysql没有开启query_cache功能。

MariaDB [(none)]> show variables like '%query_cache%';

+------------------------------+---------+

| Variable_name                | Value   |

+------------------------------+---------+

| have_query_cache             | YES     |    -----表示当前mysql版本支持query cache功能

| query_cache_limit            | 1048576 |    -----

| query_cache_min_res_unit     | 4096    |

| query_cache_size             | 0       |    -----表示禁用query cache，默认值

| query_cache_strip_comments   | OFF     |

| query_cache_type             | ON      |

| query_cache_wlock_invalidate | OFF     |

+------------------------------+---------+

query_cache_size根据实际情况设置，最好设置1024的倍数，参考值32M

在/etc/my.cnf配置文档中修改：

query_cache_type=0（OFF）关闭

query_cache_type=1（ON）缓存所有结果，除非select语句使用SQL_NO_CACHE禁用查询缓存

query_cache_type=2(demand)，只缓存select语句中通过SQL_CACHE指定需要缓存的查询

配置实验：

OK，配置完后的部分文件如下：

query_cache_size=128M

query_cache_type=1

保存文件，重新启动MYSQL服务，然后通过如下查询来验证是否真正开启了：

mysql> show variables like ‘%query_cache%’;

+——————————+———–+

| Variable_name                | Value     |

+——————————+———–+

| have_query_cache             | YES       |

| query_cache_limit            | 1048576   |

| query_cache_min_res_unit     | 4096      |

| query_cache_size             | 134217728 |

| query_cache_type             | ON        |

| query_cache_wlock_invalidate | OFF       |

+——————————+———–+

6 rows in set (0.00 sec)

主要看query_cache_size和query_cache_type的值是否跟我们设的一致：

这里query_cache_size的值是134217728，我们设置的是128M，实际是一样的，只是单位不同，可以自己换算下：134217728 = 128*1024*1024。

query_cache_type设置为1，显示为ON，这个前面已经说过了。

总之，看到上边的显示表示设置正确，但是在实际的查询中是否能够缓存查询，还需要手动测试下，我们可以通过show status like ‘%Qcache%’;语句来测试，现在我们开启了查询缓存功能，在执行查询前，我们先看看相关参数的值：

mysql> show status like ‘%Qcache%’;

+————————-+———–+

| Variable_name           | Value     |

+————————-+———–+

| Qcache_free_blocks      | 1         |

| Qcache_free_memory      | 134208800 |

| Qcache_hits             | 0         |

| Qcache_inserts          | 0         |

| Qcache_lowmem_prunes    | 0         |

| Qcache_not_cached       | 2         |

| Qcache_queries_in_cache | 0         |

| Qcache_total_blocks     | 1         |

+————————-+———–+

8 rows in set (0.00 sec)

这里顺便解释下这个几个参数的作用：

Qcache_free_blocks:表示查询缓存中目前还有多少剩余的blocks，如果该值显示较大，则说明查询缓存中的内存碎片过多了，可能在一定的时间进行整理。

Qcache_free_memory:查询缓存的内存大小，通过这个参数可以很清晰的知道当前系统的查询内存是否够用，是多了，还是不够用，DBA可以根据实际情况做出调整。

Qcache_hits:表示有多少次命中缓存。我们主要可以通过该值来验证我们的查询缓存的效果。数字越大，缓存效果越理想。

Qcache_inserts: 表示多少次未命中然后插入，意思是新来的SQL请求在缓存中未找到，不得不执行查询处理，执行查询处理后把结果insert到查询缓存中。这样的情况的次 数，次数越多，表示查询缓存应用到的比较少，效果也就不理想。当然系统刚启动后，查询缓存是空的，这很正常。

Qcache_lowmem_prunes:该参数记录有多少条查询因为内存不足而被移除出查询缓存。通过这个值，用户可以适当的调整缓存大小。

Qcache_not_cached: 表示因为query_cache_type的设置而没有被缓存的查询数量。

Qcache_queries_in_cache:当前缓存中缓存的查询数量。

Qcache_total_blocks:当前缓存的block数量。

下边我们测试下：

比如执行如下查询语句

mysql> select * from user where id = 2;

+—-+——-+

| id | name  |

+—-+——-+

|  2 | test2 |

+—-+——-+

1 row in set (0.02 sec)

然后执行show status like ‘%Qcache%’，看看有什么变化：

mysql> show status like ‘%Qcache%’;

+————————-+———–+

| Variable_name           | Value     |

+————————-+———–+

| Qcache_free_blocks      | 1         |

| Qcache_free_memory      | 134207264 |

| Qcache_hits             | 0         |

| Qcache_inserts          | 1         |

| Qcache_lowmem_prunes    | 0         |

| Qcache_not_cached       | 3         |

| Qcache_queries_in_cache | 1         |

| Qcache_total_blocks     | 4         |

+————————-+———–+

8 rows in set (0.00 sec)

对比前面的参数值，我们发现Qcache_inserts变化了。Qcache_hits没有变，下边我们在执行同样的查询select * from user where id = 2，按照前面的理论分析：Qcache_hits应该等于1，而Qcache_inserts应该值不变（其他参数的值变化暂时不关注，读者可以自行测试），再次执行：

show status like ‘%Qcache%’，看看有什么变化：

mysql> show status like ‘%Qcache%’;

+————————-+———–+

| Variable_name           | Value     |

+————————-+———–+

| Qcache_free_blocks      | 1         |

| Qcache_free_memory      | 134207264 |

| Qcache_hits             | 1         |

| Qcache_inserts          | 1         |

| Qcache_lowmem_prunes    | 0         |

| Qcache_not_cached       | 4         |

| Qcache_queries_in_cache | 1         |

| Qcache_total_blocks     | 4         |

+————————-+———–+

8 rows in set (0.00 sec)

OK，果然跟我们分析的完全一致。