mysql 开启查询缓存可以有两种方法来开启一种是使用set命令来进行开启，另一种是直接修改my.ini文件来直接设置都是非常的简单的哦。
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开启缓存，设置缓存大小，具体实施如下：
windows下是my.ini，linux下是my.cnf;
在配置文件的最后追加上：
需要重启mysql生效；
b) 开启缓存,两种方式：
a)使用mysql命令：
如果报错：
Query cache is disabled; restart the server with query_cache_type=1 to enable it，还是老老实实的该配置文件，然后重启吧，原因如下：
查看是否设置成功
show variables like "%query_cache%" 查看是否设置成功：
当然如果你的数据表有更新怎么办，没关系mysql默认会和这个表有关系的缓存删掉，下次查询的时候会直接读表然后再缓存
下面是一个简单的例子：
以上的相关内容就是对mysql缓存查询和设置的介绍，望你能有所收获。
一般，我们会把 query_cache_type 设置为 ON,默认情况下应该是ON
query_cache_type有3个值 0代表关闭查询缓存OFF，1代表开启ON，2（DEMAND）代表当sql语句中有SQL_CACHE关键词时才缓存，如：
这样 当我们执行 select id,name from tableName; 这样就会用到查询缓存。
①在 query_cache_type 打开的情况下，如果你不想使用缓存，需要指明
select sql_no_cache id,name from tableName;
②当sql中用到mysql函数，也不会缓存
当然也可以禁用查询缓存： mysql set session query_cache_type=off;
上面的显示，表示设置查询缓存是可用的。
表示查询缓存大小，也就是分配内存大小给查询缓存，如果你分配大小为0，
那么 第一步 和 第二步 起不到作用，还是没有任何效果。
上面是 mysql6.0设置默认的，之前的版本好像默认是0的，那么就要自己设置下。
设置
这里是设置1M左右，900多K。
再次查看下:
显示我们设置新的大小，表示设置成功。
例如： 如果查询结果很大， 也缓存？？？？这个明显是不可能的。
MySql 可以设置一个最大的缓存值，当你查询缓存数结果数据超过这个值就不会
进行缓存。缺省为1M，也就是超过了1M查询结果就不会缓存。
这个是默认的数值，如果需要修改，就像设置缓存大小一样设置，使用set
重新指定大小。
好了，通过4个步骤就可以 打开了查询缓存，具体值的大小和查询的方式 这个因不同
的情况来指定了。
mysql查询缓存相关变量
MySQL 提供了一系列的 Global Status 来记录 Query Cache 的当前状态，具体如下：
Qcache_free_blocks：目前还处于空闲状态的 Query Cache 中内存 Block 数目
Qcache_free_memory：目前还处于空闲状态的 Query Cache 内存总量
Qcache_hits：Query Cache 命中次数
Qcache_inserts：向 Query Cache 中插入新的 Query Cache 的次数，也就是没有命中的次数
Qcache_lowmem_prunes：当 Query Cache 内存容量不够，需要从中删除老的 Query Cache 以给新的 Cache 对象使用的次数
Qcache_not_cached：没有被 Cache 的 SQL 数，包括无法被 Cache 的 SQL 以及由于 query_cache_type 设置的不会被 Cache 的 SQL
Qcache_queries_in_cache：目前在 Query Cache 中的 SQL 数量
Qcache_total_blocks：Query Cache 中总的 Block 数量
检查是否从查询缓存中受益的最简单的办法就是检查缓存命中率
当服务器收到SELECT 语句的时候，Qcache_hits 和Com_select 这两个变量会根据查询缓存
的情况进行递增
查询缓存命中率的计算公式是：Qcache_hits/(Qcache_hits + Com_select)。
query_cache_min_res_unit的配置是一柄”双刃剑”，默认是4KB，设置值大对大数据查询有好处，但如果你的查询都是小数据 查询，就容易造成内存碎片和浪费。
查询缓存碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%
如果查询缓存碎片率超过20%，可以用FLUSH QUERY CACHE整理缓存碎片，或者试试减小query_cache_min_res_unit，如果你的查询都是小数据量的话。
查询缓存利用率 = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%
查询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大，可适当减小;查询缓存利用率在80%以上而且 Qcache_lowmem_prunes 50的话说明query_cache_size可能有点小，要不就是碎片太多。
查询缓存命中率 = (Qcache_hits - Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%
示例服务器 查询缓存碎片率 = 20.46%，查询缓存利用率 = 62.26%，查询缓存命中率 = 1.94%，命中率很差，可能写操作比较频繁吧，而且可能有些碎片。
查询缓存可以看做是SQL文本和查询结果的映射。如果第二次查询的SQL和第一次查询的SQL完全相同（注意必须是完全相同，即使多一个空格或者大小写不同都认为不同）且开启了查询缓存，那么第二次查询就直接从查询缓存中取结果，可以通过下面的SQL来查看缓存命中次数（是个累加值）：
另外即使完全相同的SQL，如果使用不同的字符集、不同的协议等也会被认为是不同的查询而分别进行缓存。
在表的结构或数据发生改变时，查询缓存中的数据不再有效。有这些INSERT、UPDATE、 DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE会导致缓存数据失效。所以查询缓存适合有大量相同查询的应用，不适合有大量数据更新的应用。
可以使用下面三个SQL来清理查询缓存：
1、FLUSH QUERY CACHE; // 清理查询缓存内存碎片。
2、RESET QUERY CACHE; // 从查询缓存中移出所有查询。
3、FLUSH TABLES; //关闭所有打开的表，同时该操作将会清空查询缓存中的内容。
Query Cache是MySQL Server层的一个非常好的特性，对于小数据集或访问量非常集中的应用场景，有非常好的性能提升，但是Query Cache引入了一些新的问题，而且大部分场景下比较鸡肋，官方打算弃用了
参考：
表对象缓存： 是将某个表对象的字典信息（定义内容）缓存到内存中，用来提高对表的访问效率。某个表被访问过一次后，只要服务器没有关闭且表定义没有被修改的条件下，访问该表，只需要从内存中找到这个已经缓存起来的对象做相应操作即可。
用户访问表时，表对象在缓存时： 通过HASH算法找到TABLE_SHARE，然后每个线程构造各自的实例化TABLE即可。
用户访问表时，当表没有被缓存的情况下： 第一需要打开表，首先需要从系统表中将这个表的所有信息都读入内存中，这些信息包括表名、库名、所有列信息、列的默认值、表的字符集、对应的frm文件路径、所属存储引擎、主键等，将这些信息构造一个TABLE_SHARE结构体，这个结构体是表对象缓存的第一层，所有用户共享访问且为静态不允许修改，它是缓存在table_def_cache（由参数table_definition_cache控制）中的。
而真正与用户打交道的是TABLE_SHARE的衍生品，它对应结构体为TABLE，在被使用前需要将TABLE_SHARE结构体实例化TABLE才能被使用，由每个线程构造各自的实例化TABLE即可。（实例化的TABLE由table_open_cache及table_open_cache_instance控制）
注意1： DDL操作时会将所有instance锁住，而DML操作时instance之间互不干扰。
(DDL statements still require a lock on the entire cache, but such statements are much less frequent than DML statements.)
注意2： 一个线程中如果打开表过多，超过一个instance限制的大小时，是不能跨instance缓存的
(instance大小：table_open_cache / table_open_cache_instances)
表缓存涉及其他参数： 通过下面参数判断table_open_cache参数设置是否合理
table_open_cache_hit：能够从table open cache的free list中找到table则为命中，+1
table_open_cache_misses：与table_open_cache_hit相反，如果找不到则需要重新实例化则+1，通常发生在初始化第一次加载表或超过table_open_cache的设置被淘汰后需要重新实例化。
table_open_cache_overflow：table cache淘汰的数量，每次淘汰+1
opened_tables:已经打开的表数。如果Opened_tables很大，那么table_open_cache的值可能太小了。
open_tables：总的instance (table cache)的总数
我们都知道 MySQL 的 Table Cache 是表定义的缓存，江湖上流传着各种对这个参数的调优方法。
table cache 的作用，就是节约读取表结构文件的开销。对于table cache 是否命中，其实table cache 是针对于线程的，每个线程有自己的缓存，只缓存本线程的表结构定义。不过我们发现，strace 中没有关于表结构文件的 open 操作（只有 stat 操作，定位表结构文件是否存在），也就是说 table cache 不命中，不一定需要读取表结构文件。这种感觉好像是：在不命中 table cache 时，命中了另外一个表结构缓存。
运维建议：
我们读一下 MySQL 的文档，关于 table_open_cache 的建议值公式：建议值 = 最大并发数 * join 语句涉及的表的最大个数。
通过实验我们容易理解：table_cache 是针对于线程的，所以需要最大并发数个缓存。另外，一个语句 join 涉及的表，需要同时在缓存中存在。所以最小的缓存大小，等于语句 join 涉及的表的最大个数。将这两个数相乘，就得到了 MySQL 的建议值公式。
首先你要了解下什么是 数据库缓存机制 （最好找书本来看下）
已经过了很久了。我都忘记了。不过可以举个类似的例子 希望帮助你下理解。
还有些需要具体例子代码看的话，最好还是找数据库的相关书籍讲解比较详细 网上很少能详细讲解的 如果在学校就最好了。找老师问就可以 或者你去些关于数据库方面的论坛上找找资料
数据库缓存机制 缓存是介于应用程序和物理数据源之间，其作用是为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高了应用的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
缓存的介质一般是内存，所以读写速度很快。但如果缓存中存放的数据量非常大时，也会用硬盘作为缓存介质。缓存的实现不仅仅要考虑存储的介质，还要考虑到管理缓存的并发访问和缓存数据的生命周期。
再如：
静态的网站的内容都是些简单的静态网页直接存储在服务器上，可以非常容易地达到非常惊人的访问量。但是动态网站因为是动态的，也就是说每次用户访问一个页面，服务器要执行数据库查询，启动模板，执行业务逻辑到最终生成一个你所看到的网页，这一切都是动态即时生成的。从处理器资源的角度来看，这是比较昂贵的。
对于大多数网络应用来说，过载并不是大问题。因为大多数网络应用并不是washingtonpost.com或Slashdot；它们通常是很小很简单，或者是中等规模的站点，只有很少的流量。但是对于中等至大规模流量的站点来说，尽可能地解决过载问题是非常必要的。这就需要用到缓存了。
缓存的目的是为了避免重复计算，特别是对一些比较耗时间、资源的计算。
