通过查看mysql 配置参数、状态来优化你的mysql

核心提示：---Qcache_free_blocks 5216 Qcache_free_memory 14640664 Qcache_hits 2581646882Qcache_inserts 360210964 Qcache_lowmem_pru

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Qcache_free_blocks 5216
Qcache_free_memory 14640664
Qcache_hits 2581646882
Qcache_inserts 360210964
Qcache_lowmem_prunes 281680433
Qcache_not_cached 79740667
Qcache_queries_in_cache 16927
Qcache_total_blocks 47042
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Qcache_free_blocks 缓存中相邻内存块的个数。数目大说明可能有碎片。FLUSH QUERY CACHE 会对缓存中的碎片进行整理，从而得到一个空闲块。
Qcache_free_memory 缓存中的空闲内存。
Qcache_hits 每次查询在缓存中命中时就增大。
Qcache_inserts 每次插入一个查询时就增大。 未命中然后插入。
Qcache_lowmem_prunes 的值非常大，则表明经常出现缓冲不够的情况,同时Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，此时需要增加缓冲大小，Qcache_hits的值不大，则表明你的查询重复率很低，这种情况下使用查询缓冲反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓冲。这个数字最好长时间来看；如果这个数字在不断增长，就表示可能碎片非常严重，或者内存很少。（上面的 free_blocks 和 free_memory 可以告诉您属于哪种情况）。
Qcache_not_cached 不适合进行缓存的查询的数量，通常是由于这些查询不是 SELECT 语句。
Qcache_queries_in_cache 当前缓存的查询（和响应）的数量。
Qcache_total_blocks 缓存中块的数量。
Total number of queries = Qcache_inserts + Qcache_hits + Qcache_not_cached.
查询命中率=Qcache_hits -Qcache_inserts /Qcache_hits
查询插入率=Qcache_inserts / Com_select;
未插入率 = Qcache_not_cached / Com_select;
很多 LAMP 应用程序都严重依赖于数据库，但却会反复执行相同的查询。每次执行查询时，数据库都必须要执行相同的工作 —— 对查询进行分析，确定如何执行查询，从磁盘中加载信息，然后将结果返回给客户机。MySQL 有一个特性称为查询缓存，查询缓存会存储一个 SELECT 查询的文本与被传送到客户端的相应结果。如果之后接收到一个同样的查询，服务器将从查询缓存中检索结果，而不是再次分析和执行这个同样的查询。在很多情况下，这会极大地提高性能。不过，问题是查询缓存在默认情况下是禁用的。
通常，间隔几秒显示这些变量就可以看出区别，这可以帮助确定缓存是否正在有效地使用。运行 FLUSH STATUS 可以重置一些计数器，如果服务器已经运行了一段时间，这会非常有帮助。
使用非常大的查询缓存，期望可以缓存所有东西，这种想法非常诱人。但如果表有变动时，首先要把Query_cache和该表相关的语句全部置为失效，然后在写入更新。
那么如果Query_cache非常大，该表的查询结构又比较多，查询语句失效也慢，一个更新或是Insert就会很慢，这样看到的就是Update或是Insert怎么这么慢了。
所以在数据库写入量或是更新量也比较大的系统，该参数不适合分配过大。而且在高并发，写入量大的系统，建系把该功能禁掉。
作为一条规则，如果 FLUSH QUERY CACHE 占用了很长时间，那就说明缓存太大了。
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wait_timeout 28800
服务器关闭非交互连接之前等待活动的秒数。
在线程启动时，根据全局wait_timeout值或全局interactive_timeout值初始化会话wait_timeout值，取决于客户端类型
connect_timeout 10