存算分离模式下借助本地缓存提升查询性能
存算分离模式下计算和存储资源解耦，数据默认存储在阿里云OSS中，显著提升了资源利用效率并降低了成本。为优化查询性能，存算分离通过本地缓存技术将热数据存储在计算节点的本地磁盘中，当查询命中缓存时，数据可以直接从本地读取，从而使查询性能与存算一体集群相当。
数据湖查询加速:利用高性能缓存提升查询性能
云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版推出了湖存储加速（LakeCache）功能，能够将OSS中的热点文件缓存在NVMe SSD高性能存储介质上，提高OSS数据的读取效率。该功能主要适用于需要大量带宽，且数据重复读的场景，例如，多个分析人员需要查询同一份数据。本文主要介绍湖存储加速功能的优势、应用场景以及使用方法。
通过查询字符串排序提高缓存命中率
开启查询字符串排序功能后，边缘安全加速 ESA会在处理请求时自动对URL中的查询字符串参数进行排序，然后再根据排序后的查询字符串进行缓存查找或请求转发。这意味着，无论请求URL中的查询字符串的顺序如何，只要参数及其值相同，边缘节点都会将缓存中具有相同查询字符串的文件视为相同的文件。开启该功能有助于提升缓存命中率。
如何使用Query Cache查询缓存
AnalyticDB PostgreSQL 7.0版支持Query Cache（查询缓存）。该版本的Query Cache在AnalyticDB PostgreSQL 6.0版的基础上进行了部分重构，能够支持更大规模的单次查询的缓存和整个实例的缓存集大小。
pg_buffercache查询数据缓存情况
pg_buffercache插件提供了可观测视图，视图中包含了表或索引的被访问信息和占用共享缓冲区（shared buffer）的比例等。通过这些信息可分析数据库的访问情况，以优化查询，从而提高数据库性能。
查询开启查询缓存，然后把query_cache_type设置成2了，这个查询并没有变快，为什么？
查询开启查询缓存，然后把query_cache_type设置成2了，query_cache_size设置成209715200，然后我的查询语句是select sql_cache * from applicaiton_resource;但是我看我这个查询并没有变快，为什么？
RDS for MySQL查询缓存 (Query Cache) 的设置和使用
功能和适用范围 原理 限制 设置 验证效果 1. 功能和适用范围 功能： 降低 CPU 使用率 降低 IOPS 使用率（某些情况下） 减少查询响应时间，提高系统的吞吐量 适用范围： 表数据修改不频繁、数据较静态 查询（Select）重复度高 查询结果集小于 1 MB 注： 查询缓存并不一定带来性能上的提升，在某些情况下（比如查询数量大，但重复的查询很少）开启查询缓存...
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