一个查询语句从执行到返回结果集到客户端，经历了解析、计划、执行等复杂过程，对于使用大量数据进行复杂运算的查询语句，执行时间受到IO、计算、网络传输等各种因素影响，导致无法快速的获取结果。通常，使用类似Redis 的内存数据结构存储系统来减轻业务系统对数据库的压力。
当一个查询语句使用的数据量越大，计算越复杂，其需要的相对执行时间就越长，若此查询语句相同且被访问的数据在多次查询中并未改变，且查询的结果集因为数据没有变更不会产生变化，那么在非首次查询后的每一次查询若无需进行重复的扫描磁盘、计算等操作，必然节省大量时间。
实现查询缓存可以避免重复执行相同的查询语句，从而减少数据库的负载和响应时间。当数据库中的数据发生变化时，查询缓存会自动失效，从而保证查询结果的正确性。
客户端传入的SQL经过词法解析，语义解析，查询优化之后，如果能命中缓存，则直接用缓存数据返回给客户端，如果不能命中缓存，则正常执行各种节点，计算获取数据返回给客户端。
限制
以下场景不能使用或新建查询缓存：
使用变量作为查询条件的SELECT语句
子查询的SELECT语句
在函数、存储过程和存储过程中执行的SELECT语句
查询系统表的SELECT语句；查询临时表的SELECT语句
SELECT ... FOR UPDATE语句
SELECT语句包含当前时间或日期相关的函数，包括：SYSDATE()、CURRENT_DATE()、CURRENT_TIMESTAMP()、UNIX_TIMESTAMP()
新建
当开启查询缓存后，没有命中且不包含限制条件的SQL语句可以新建缓存。通过查询缓存节点，将算子返回的元组依次插入缓存项中，并让缓存生效。
使用
当开启查询缓存后，如果一个SQL能够命中缓存，且缓存生效，就能直接在查询缓存节点使用缓存的数据返回给客户端，否则正常执行其他节点来计算数据。
失效
当缓存的数据与实际的数据不一致的时候，缓存数据便不再正确，需要进行失效。对表结构或者对表数据进行变更会造成这种不一致的现象，常见的操作有：
1.dml操作：
insert/delete/update等
2. ddl操作：
add column/delete column/rename column等
所以需要在这些操作之后，对相关表的已经缓存的数据进行失效，失效的缓存不再能够被使用，对正在使用缓存的查询不受影响。
新建、使用和失效的整体流程图如下：
01
机动车检验标志电子化
create table t1 (id int, name text)
02
构造数据，100w条
insert into t1 select a.*, 'Mike' from generate_series(1, 1000000) a
03
第一次查询，用时283.807ms
04
查看缓存情况
05
第二次查询，
用时0.843ms，耗时缩短336倍
06
插入一条数据，缓存失效
稿件提供 | 研发部门
图文编辑｜程筱淇
内容审核｜市场营销部
关于海量数据
北京海量数据技术股份有限公司（股票代码：603138.SH）成立于2007年，是国内首家以数据库为主营业务的主板上市企业。公司十余年来秉承“专注做好数据库”的初心，始终致力于数据库产品的研发、销售和服务。核心产品海量数据库Vastbase系列、数据库一体机Vastcube系列，全栈国产化，应用满足度高，目前广泛应用于政务、制造、金融、通信、能源、交通等多个重点行业，已成为国产企业级数据库的首选之一。
