清除缓存-mysql (清除缓存命令)

教程大全 2025-07-16 10:07:58 浏览次

MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它的高性能和可靠性使得它成为了许多应用程序的。随着数据库的使用和数据量的增加，MySQL的缓存也会逐渐变得庞大，这可能会对系统的性能产生负面影响。为了解决这个问题，我们需要学习一些清除MySQL缓存的技巧。

1. 清除查询缓存

MySQL的查询缓存是一种将查询结果缓存在内存中的机制，它可以提高查询的速度。有时候查询缓存可能会过于庞大，导致内存资源的浪费。我们可以使用以下命令来清除查询缓存：

RESet QUERY CACHE;

这个命令将会立即清除查询缓存中的所有内容，并重新启用查询缓存。

2. 清除表缓存

MySQL的表缓存是一种将表数据缓存在内存中的机制，它可以提高对表的访问速度。有时候表缓存可能会过于庞大，导致内存资源的浪费。我们可以使用以下命令来清除表缓存：

FLUSH TABLES;

这个命令将会立即清除表缓存中的所有内容，并重新加载表的数据。

3. 清除查询结果缓存

MySQL的查询结果缓存是一种将查询结果缓存在内存中的机制，它可以提高查询的速度。有时候查询结果缓存可能会过于庞大，导致内存资源的浪费。我们可以使用以下命令来清除查询结果缓存：

RESET RESULT CACHE;

这个命令将会立即清除查询结果缓存中的所有内容，并重新启用查询结果缓存。

4. 清除InnoDB缓存

InnoDB是MySQL的一种存储引擎，它使用了自己的缓存机制来提高性能。有时候InnoDB的缓存可能会过于庞大，导致内存资源的浪费。我们可以使用以下命令来清除InnoDB缓存：

FLUSH TABLES;

这个命令将会立即清除InnoDB缓存中的所有内容，并重新加载数据。

5. 清除查询日志缓存

MySQL的查询日志缓存是一种将查询日志缓存在内存中的机制，它可以提高查询日志的写入速度。有时候查询日志缓存可能会过于庞大，导致内存资源的浪费。我们可以使用以下命令来清除查询日志缓存：

FLUSH LOGS;

这个命令将会立即清除查询日志缓存中的所有内容，并重新启用查询日志缓存。

6. 清除全局缓存

MySQL的全局缓存是一种将全局变量和系统状态缓存在内存中的机制，它可以提高系统的性能。有时候全局缓存可能会过于庞大，导致内存资源的浪费。我们可以使用以下命令来清除全局缓存：

RESET Global VARIABLES;

这个命令将会立即清除全局缓存中的所有内容，并重新加载全局变量和系统状态。

清除MySQL缓存是一种提高系统性能的重要技巧。通过清除查询缓存、表缓存、查询结果缓存、InnoDB缓存、查询日志缓存和全局缓存，我们可以有效地释放内存资源，提高数据库的响应速度。需要注意的是，在清除缓存之前，我们应该先评估系统的负载和性能需求，以确定是否需要清除缓存。

memcached和redis的区别

medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：　需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。与MySQL数据库数据一致性问题。数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。众多NoSQL百花齐放，如何选择　最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题　1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用　前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：　1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。使用Redis特有内存模型前后的情况对比：　VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used　VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used　VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used　VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used　VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。