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最近接到一些朋友的信，問一些關於緩衝區管理的問題。俺想藉此機會也寫個短篇總結一下“什麼是緩衝區管理”。
很多用戶可能都有疑問，緩衝區是不是越大越好，是一個單獨的大緩衝池好還是若干個稍小的緩衝池好。
總地來說，這個問題沒有一個標準答案。
在俺的經驗中，緩衝區管理可以歸納爲兩個字：質，量
緩衝池的作用是把數據臨時存放在內存中，避免物理讀寫
因此，假設用戶使用64位實例，也就是邏輯內存基本沒有限制的情況下，如何用有限的物理內存跟有效地存取海量數據，這個是緩衝池設計的關鍵。
而“質”的概念就是，如何更有效地將重要的數據駐留在內存。注意這裏“重要”的數據並不永遠等同於“最經常訪問”的數據。有的時候，有些表訪問不頻繁，但是每次訪問需要儘可能高的效率，但是緩衝區本身的設計是儘可能保留經常訪問的數據在內存，因此這兩者之間是有衝突的。“質”的含義就是，如何控制緩衝區使得最重要的數據駐留內存。
另一方面，“量”的含義就比較好理解了。在一個有限內存的機器中，我們不可能把數據庫所有的數據放到內存裏（如果數據庫夠小就沒問題，但是對於大多用戶來說是不現實的）。因此，如何分配內存的使用，做到將最重要的數據放到內存，次重要的數據可以被反覆讀寫，這對於最小的緩衝區大小是有一定需求的。比如說我一個最重要的表有100MB，你的緩衝區如果小於100MB肯定不可能把整個表放進去。但是如果緩衝區只有100MB並且只爲這個表分配，那其他的數據怎麼辦？因此選擇一個緩衝區大小，做到數據間的平衡是至關重要的。所以說，“量”就是指如何決定緩衝區的大小。
因此，“質”與“量”體現在緩衝區設計的兩個最主要的方面。“質”就是在給定內存中，如何劃分一個或者多個緩衝區，以儘可能將最重要的數據駐留內存。換句話說，也就是決定了數據庫需要幾個緩衝池，哪個表用哪個緩衝池。而“量”就是說需要分配多少內存給緩衝池纔算合理。
聽起來簡單做起來難，並且我們沒有任何一個公式能夠告訴你答案。命中率是一個不錯的東西，但是並沒有一個指標說95%以上一定是好的，90%以下一定是不好的。這個必須根據用戶需要的業務決定。比如說用戶的數據庫裏面有一個小表數據量不多（比如幾十萬或者百萬），訪問不是很頻繁，但是每次訪問需要極高的效率，否則會造成業務瓶頸，這樣的話可以考慮使用單獨的緩衝池盛放這些數據。要不然如果這個表和別的表共享緩衝池，則可能該表在長時間不用後數據被flush出內存。
可以想象，使用單獨的大緩衝池管理簡單，所有的數據遵照使用頻繁程度決定是否停留在內存裏面。但是當按照使用頻率無法滿足業務需求的時候，可能需要對特定類型的數據使用單獨的緩衝池。
而是不是命中率低就一定需要增大緩衝池呢？也不一定。命中率高低只是現象，其本質是數據在內存中的讀寫頻率。有沒有方法在不增減緩衝區大小的情況下調整命中率呢？有啊，比如把某些表移到另外的緩衝池中~~~歸根結底，緩衝區的管理就是什麼數據，多少數據應該駐留內存的管理。
非常精闢。。。。
我一直認爲只有達到一定境界了，解釋問題才能深入淺出。
緩衝區管理就是在資源有限的情況下，如何把你想留在內存的數據儘量留在內存中，
這就要靠調節緩衝區的個數和大小來做到。
“質量說”很新穎。。。。
建好索引用好索引，在索引都沒有創建好的情況下，何談緩衝池命中率
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