直到最近，我都将查询缓存视为提高查询性能的一个非常重要的工具。今天，我正在收听一个播客，其中讨论了将查询缓存调整为 0，并使用更好的内存缓存解决方案（例如 memcache.d）。
但他们也提到在少数情况下 query_cache 很有帮助。因此，一般建议是按需启用它（使用SELECT SQL_CACHE, 和 query_cache_type = 2 配置设置）。
我的问题是，假设你有一个像 memcache.d 这样的缓存解决方案，什么类型的情况会使 query_cache 更优化？
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我认为那里有很多关于查询缓存的错误信息。
查询缓存的最佳情况是，当您必须检查大量行，但只将少数行返回给客户端时。这很常见的典型情况是没有应用适当优化或索引的系统。
在许多查询是主键查找的情况下，或者非常优化的情况下，查询缓存可能会导致负面的可伸缩性。是的：它让事情变得更糟！
这样做的原因是，该设计添加了一些内部锁定，这限制了您的 MySQL 服务器在多核机器上的扩展。
查询缓存是 MySQL 中许多“突然停止”的原因——并非所有这些都很明显。在 Percona Server 中，我们向进程列表添加了一个新状态（Waiting on Qcache mutex）： http ://www.percona.com/docs/wiki/percona-server:features:status_wait_query_cache_mutex
（免责声明，我为 Percona 工作。）
Memcached（或Coherence）缓存整个结果集。数据库中的缓存缓存数据库行。因此，假设您有一个访问模式，其中查询是固定的并且数据不经常更改（例如
select * from restaurants where location='london'）。每次添加新餐厅时，您可能会运行该查询数千次，因此缓存整个结果集是有意义的，它可以节省每次访问数据库的时间 - 但您仍然拥有 RDBMS 和 SQL 的所有可管理性和灵活性（您只需要在数据更改的奇怪情况下踢出缓存）。有人将此称为参考数据或静态数据。但是，假设您有一个 ad-hoc 访问模式（也许您的用户有很多选项可以准确地找到他们今晚想在哪里吃饭，但很少有两个用户具有完全相同的偏好）。然后，您可能想要缓存行（以保存到磁盘），但在内存中即时组装每个结果集。那时您会希望数据库本身管理它缓存的内容和方式。在大多数情况下，混合或分层方法效果最好。
请注意，还有第三种缓存在起作用——操作系统的文件系统缓存。我不喜欢这些，原因很简单，如果你从磁盘读取一个块，它现在存在于数据库缓存和文件系统缓存中，但数据库不“知道”后者，所以它不能用它做任何聪明的事情，比如看看它的使用频率。从 DBA 的角度来看，系统上任何多余的内存都超出了操作系统本身需要满足的条件，这都是浪费。
我不认为这里已经提到过，但是查询缓存也可能对性能产生不利影响；也许这就是您的播客中提到的内容。如果查询缓存效率很低
Qcache_hits / (Qcache_hits + Com_select)（Qcache_lowmem_prunes/UptimePeter Zaitsev 的这篇文章更详细地介绍了一些事情。与这里的一些答案相反，他指出缓存是针对整个结果集的。但是，该职位已有数年历史。一些最近的想法是在四月发布的。
我一直觉得它缓存的是完整的结果集，而不是上面提到的行。如果您有完全相同的查询，它将跳过解析/计划并返回相同的结果集（其最大大小由 控制
query_cache_limit）。如果您禁用了查询缓存，那么选择非常简单的高读取环境，则没有启用锁定机制。我最近在 MySQL 5.5 中使用多个缓冲池体验了这一点。
如果您重复调用相同的基本查询，则无需一遍又一遍地解析相同的查询，直到奶牛回家。在繁重的读取环境中，使用您知道将始终调用的一小部分 SELECT，一个小的查询缓存就足够了。
对于重读环境中的大量数据，memcached 更方便。查询缓存在这一点上是一只跛鸭。