`SHOW STATUS LIKE 'Qcache%'` 语句可以帮助你了解 MySQL 查询缓存的状态和性能。它会返回与查询缓存相关的统计信息，这些数据可以帮助你判断查询缓存的使用情况以及是否需要优化或调整查询缓存设置。

 常见的查询缓存状态变量

以下是 `SHOW STATUS LIKE 'Qcache%'` 查询结果中常见的几个状态变量，以及它们的含义：

1. Qcache_free_blocks

  - 说明：查询缓存中当前空闲的内存块的数量。

  - 分析：如果该值较高，表示查询缓存有足够的空间来存储查询结果。否则，可能需要增加 `query_cache_size` 来提供更多缓存空间。

 2. Qcache_free_memory

  - 说明：查询缓存中未使用的空闲内存的字节数。

  - 分析：该值可以帮助你了解缓存中是否有足够的空间。低值表示查询缓存空间较小，可能需要增加 `query_cache_size`。

3. Qcache_hits

  - 说明：查询缓存命中的次数，即从查询缓存中返回的结果数。

  - 分析：该值表示缓存的命中率。命中率越高，表示查询缓存的效果越好。如果命中率较低，可以考虑增加查询缓存大小或调整查询模式。

4. Qcache_inserts

  - 说明：查询缓存中插入的新查询结果数。

  - 分析：表示有多少查询结果被插入到缓存中。较高的插入次数说明查询缓存频繁被使用，并且查询的结果较为稳定。

5. Qcache_lowmem_prunes

  - 说明：由于查询缓存内存不足，导致缓存中查询结果被清除的次数。

  - 分析：这个值越高，表示缓存空间不足，查询缓存无法缓存新的查询结果，通常说明查询缓存大小不足，需要增加 `query_cache_size`。

6. Qcache_not_cached

  - 说明：没有被缓存的查询数，通常是由于查询包含某些不符合缓存条件的特征（如带有 `NOW()`、`RAND()` 等函数，或查询使用了 `FOR UPDATE` 等）。

  - 分析：如果该值较高，说明很多查询结果没有被缓存，可能是因为查询使用了无法缓存的特性。可以通过优化查询或改变查询方式来提高缓存命中率。

7. Qcache_queries_in_cache

  - 说明：当前查询缓存中存储的查询结果的数量。

  - 分析：这个值显示了当前查询缓存中实际存储了多少个查询结果。通常，较高的值意味着查询缓存被有效利用。

8. Qcache_total_blocks

  - 说明：查询缓存中当前总的内存块数，包括空闲块和已占用的块。

  - 分析：这个值可以帮助你了解查询缓存的整体内存使用情况。较大的值表示查询缓存中存储了大量数据。

示例输出与分析

假设你执行 `SHOW STATUS LIKE 'Qcache%'` 后返回以下数据：

sql

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

| Variable_name            | Value |

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

| Qcache_free_blocks      | 500  |

| Qcache_free_memory      | 2097152 |

| Qcache_hits              | 10000 |

| Qcache_inserts          | 5000  |

| Qcache_lowmem_prunes    | 200  |

| Qcache_not_cached        | 1000  |

| Qcache_queries_in_cache  | 800  |

| Qcache_total_blocks      | 2000  |

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

```

 1. Qcache_free_blocks = 500

  - **分析**：查询缓存中有 500 个空闲内存块。这个值比较高，表示缓存中有足够的空闲空间来存储新的查询结果。

2. Qcache_free_memory = 2097152 (2 MB)

  - **分析**：查询缓存中剩余的空闲内存为 2 MB，表明查询缓存有一定的空闲内存。如果系统内存较大，这可能是一个健康的值。如果这个值很小，意味着查询缓存快满了，可能需要增加 `query_cache_size`。

3. Qcache_hits = 10000

  - 分析：查询缓存命中了 10000 次，表示查询缓存能够返回查询结果并减少查询的计算和 I/O 操作。如果这个值较高，说明查询缓存对性能有显著帮助。

4. Qcache_inserts = 5000

  - 分析：查询缓存中插入了 5000 个查询结果，表明有一定数量的查询结果被缓存。这是一个健康的数字，表示查询缓存有效地存储了查询结果。

5. Qcache_lowmem_prunes = 200

  - 分析：由于查询缓存空间不足，有 200 次缓存被清除。这可能意味着查询缓存空间不足，缓存被清除以腾出空间。建议增加 `query_cache_size` 来解决这个问题。

6. Qcache_not_cached = 1000

  - 分析：有 1000 次查询没有被缓存。通常这些查询要么包含不可缓存的函数（如 `NOW()`、`RAND()`），要么查询语句有其他无法缓存的特性。你可以检查这些查询并尝试优化它们，以便缓存更高的比例。

7. Qcache_queries_in_cache = 800

  - 分析：查询缓存中存储了 800 个查询结果，这个数字比较低，可能是因为查询缓存空间不足或查询本身不适合缓存。你可以尝试增加查询缓存大小或优化查询以提高缓存效果。

8.Qcache_total_blocks = 2000

  - 分析：查询缓存总共包含 2000 个内存块。这个值比较高，表示查询缓存的总体使用量也较大，但如果 `Qcache_lowmem_prunes` 值过高，则可能仍然需要增加缓存空间。

如何改进：

- 增加查询缓存大小：如果 `Qcache_lowmem_prunes` 较高，可能是缓存空间不足，增加 `query_cache_size` 可以改善这一问题。

- 优化查询以提高命中率：减少 `Qcache_not_cached` 的值，优化那些无法缓存的查询。

- 禁用查询缓存：如果查询缓存带来的负面影响较大，或查询更新频繁，考虑禁用查询缓存（`query_cache_size = 0` 和 `query_cache_type = 0`）。

 总结：

通过 `SHOW STATUS LIKE 'Qcache%'` 返回的缓存相关统计信息，你可以了解查询缓存的效果、命中率、空间使用等。如果发现查询缓存没有起到预期效果，可以考虑调整缓存大小、优化查询或禁用查询缓存。