MariaDBクエリキャッシュ徹底解説：仕組みから最適化、注意点まで

クエリキャッシュとは？

MariaDBのクエリキャッシュは、SELECT クエリの実行結果をメモリ上に保存（キャッシュ）しておく機能です。これにより、まったく同じクエリが再度実行された場合、データベースは実際にデータを再読み込みしたり、複雑な処理を再度行ったりすることなく、キャッシュされた結果を直接返すことができます。

仕組み

1. 初回クエリ実行: ある SELECT クエリが初めて実行されます。
2. 結果のキャッシュ: MariaDBはそのクエリの結果をメモリ上のクエリキャッシュに保存します。クエリのテキストとその結果セットが関連付けられて保存されます。
3. 再度のクエリ実行: 同じクエリが再度実行されます。
4. キャッシュのチェック: MariaDBはまずクエリキャッシュを調べ、そのクエリの実行結果が既にキャッシュされているかを確認します。
5. キャッシュヒット: もし同一のクエリが見つかれば、MariaDBはキャッシュされた結果をクライアントに返します。これにより、通常のクエリ実行プロセス（SQLのパース、最適化、データ取得など）をスキップできるため、非常に高速に結果を返せます。
6. キャッシュミス: もし同一のクエリが見つからなければ、通常のクエリ実行プロセスを経て結果を生成し、その結果をクエリキャッシュに保存します（設定による）。

メリット

• サーバー負荷の軽減: データベースサーバーのCPUやI/Oへの負荷を軽減し、全体的なスループットを向上させることができます。
• パフォーマンス向上: 頻繁に実行される読み込み専用のクエリ（特に複雑なクエリや大量のデータを読み込むクエリ）の応答時間を劇的に短縮できます。

デメリットと注意点

クエリキャッシュは強力な機能ですが、その特性を理解して適切に設定しないと、かえってパフォーマンスのボトルネックになることがあります。

• MySQL 8.0での削除: MySQLではバージョン8.0でクエリキャッシュが削除されました。これは、上記のようなスケーラビリティの問題が大きかったためです。MariaDBでは引き続き利用可能ですが、これらの問題はMariaDBでも同様に発生する可能性があります。
• キャッシュ効率の低下: NOW() や RAND() のように非決定的な関数を使用するクエリ、またはユーザー変数を使用するクエリはキャッシュされません。
• ロックの問題: クエリキャッシュへのアクセスや更新にはロックが発生します。多数の並行クエリがある場合、このロックが競合し、処理の遅延を引き起こすことがあります。
• データの変更による無効化: キャッシュされているクエリが参照しているテーブルのデータが INSERT、UPDATE、DELETE などのDML文によって変更されると、そのテーブルに関連するすべてのキャッシュされた結果が自動的に無効化されます。書き込みが多いシステムでは、キャッシュの無効化が頻繁に発生し、キャッシュのメリットが失われるどころか、キャッシュの管理オーバーヘッドによってかえってパフォーマンスが低下する可能性があります。

MariaDBのクエリキャッシュは、my.cnf（設定ファイル）で以下のパラメータを設定することで有効化・調整できます。

• query_cache_limit: キャッシュされる単一の結果セットの最大サイズを指定します。これより大きな結果セットはキャッシュされません。
• query_cache_size: クエリキャッシュに割り当てるメモリの総量を指定します（バイト単位）。
• query_cache_type:
  • 0 (または OFF): クエリキャッシュを無効にします。
  • 1 (または ON): SQL_NO_CACHE オプションが指定されていない限り、すべての SELECT クエリをキャッシュします。
  • 2 (または DEMAND): SQL_CACHE オプションが明示的に指定された SELECT クエリのみをキャッシュします。推奨されるモードです。

クエリキャッシュの状況は、SHOW STATUS LIKE 'Qcache%'; コマンドで確認できます。

• Qcache_lowmem_prunes: メモリ不足のためにキャッシュから削除されたエントリの数。これが頻繁に発生する場合は、query_cache_size を増やすことを検討します。
• Qcache_inserts: キャッシュに新しい結果が追加された回数。
• Qcache_hits: キャッシュから結果が返された回数。

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クエリキャッシュが使われていない（キャッシュヒットが少ない）

原因

• query_cache_limit が小さすぎる: 単一のクエリ結果がこの制限を超えると、キャッシュされません。
• query_cache_size が小さすぎる: キャッシュの総容量が小さすぎると、すぐに古いエントリが削除され、ヒット率が低下します。
• query_cache_type の設定: query_cache_type が 0 (OFF) または 2 (DEMAND) の場合で、かつ SQL_CACHE ヒントが指定されていない場合に、クエリがキャッシュされません。
• 特定のSQL構文: SELECT ... FOR UPDATE、SELECT ... LOCK IN SHARE MODE、TEMPORARY テーブルを使用するクエリ、警告を生成するクエリなどはキャッシュされません。
• 非決定的な関数: NOW()、RAND()、UUID() など、実行ごとに結果が変わる可能性のある関数を含むクエリはキャッシュされません。
• テーブルの頻繁な更新: キャッシュされているクエリが参照するテーブルのデータが INSERT、UPDATE、DELETE によって変更されると、そのテーブルに関連するすべてのキャッシュが無効化されます。書き込み頻度が高いシステムでは、すぐにキャッシュが無効化されてしまい、キャッシュの恩恵を受けられません。
• クエリの不一致: クエリキャッシュは、クエリの文字列が完全に一致する場合にのみヒットします。大文字/小文字の違い、コメントの有無、スペースの数など、わずかな違いでも別のクエリとみなされます。

トラブルシューティング

• query_cache_limit の調整: キャッシュしたいクエリの結果セットの最大サイズを考慮し、適切に設定します。
• query_cache_size の調整: Qcache_lowmem_prunes が多い場合は、query_cache_size の値を増やします。ただし、増やしすぎると後述のロックの問題が悪化する可能性があります。
• query_cache_type = 2 (DEMAND) の検討: query_cache_type を DEMAND に設定し、本当にキャッシュしたいクエリにのみ SQL_CACHE ヒントを付けてキャッシュするようにします。これにより、不要なクエリがキャッシュを占有するのを防ぎ、無効化のオーバーヘッドを減らせます。
• SQL_NO_CACHE の活用: 更新頻度が高いテーブルを参照するクエリや、キャッシュすべきでないクエリには SELECT SQL_NO_CACHE ... を使用し、キャッシュの無駄な更新を防ぎます。
• クエリの標準化: アプリケーション側で、同じ意味のクエリは常に同じ文字列になるように統一します（例：大文字/小文字、スペース、コメントなどを統一）。
• SHOW STATUS LIKE 'Qcache%'; で確認:
  • Qcache_hits が低い場合、キャッシュが有効に利用されていないことを示します。
  • Qcache_inserts が多い一方で Qcache_hits が低い場合、キャッシュが無効化されやすい状況にあることを示唆します。
  • Qcache_lowmem_prunes が頻繁に発生している場合、キャッシュサイズが不足しています。

パフォーマンスの低下（ロック競合）

• 書き込み処理との競合: MariaDBのクエリキャッシュは、テーブルへの書き込み（INSERT、UPDATE、DELETE）が発生すると、そのテーブルに関連するすべてのキャッシュエントリを無効化するために、内部的にキャッシュ全体または関連部分にロックをかけます。書き込み頻度が高いシステムや、多数の並行接続があるシステムでは、このロックが頻繁に発生し、競合（コンテンション）を引き起こして、かえってパフォーマンスが低下する「ボトルネック」になることがあります。これは特にマルチコアCPU環境で顕著です。

• インデックスの最適化: クエリキャッシュが無効になっている場合でも、クエリ自体の実行速度が遅い場合は、インデックスの見直しやクエリの最適化が必要になります。
• アプリケーションレベルでのキャッシュ: クエリキャッシュの代わりに、MemcachedやRedisなどの外部キャッシュシステムをアプリケーションレベルで利用することを検討します。これらはより柔軟なキャッシュ戦略（有効期限の設定、特定のキーのみの削除など）を提供し、データベースの負荷を効果的に軽減できます。
• クエリキャッシュの無効化を検討: 書き込み処理が多いシステムでは、クエリキャッシュがパフォーマンスのボトルネックになることが非常に多いため、クエリキャッシュを無効にすることが最も効果的な解決策となる場合があります。my.cnf で query_cache_size = 0 および query_cache_type = 0 に設定し、MariaDBを再起動します。
• SHOW PROCESSLIST; で確認: 多数のセッションが Waiting for query cache lock の状態になっている場合、ロック競合が発生しています。

• キャッシュの断片化: キャッシュされたエントリが無効化されると、そのメモリ領域は断片化します。これにより、たとえ空きメモリがあっても、新しい大きな結果セットを保存できなくなることがあります。
• query_cache_size が大きすぎる: クエリキャッシュに割り当てられたメモリが大きすぎると、システム全体の利用可能メモリが減少し、OSのスワップ発生や他のプロセスのパフォーマンス低下につながる可能性があります。

• FLUSH QUERY CACHE;: クエリキャッシュの断片化が深刻な場合、このコマンドでキャッシュをクリアし、メモリを解放して再編成できます。ただし、キャッシュが空になるため、実行直後は一時的にパフォーマンスが低下する可能性があります。
• query_cache_min_res_unit の調整: この変数は、キャッシュされる結果セットのメモリブロックの最小単位を制御します。小さい値にすると断片化のリスクが高まりますが、メモリの無駄は少なくなります。大きい値にすると断片化は減りますが、小さな結果セットでも多くのメモリを消費します。通常はデフォルト値で問題ありませんが、キャッシュの断片化が頻繁に発生する場合は調整を検討します。
• query_cache_size の調整: システムのメモリ容量と、MariaDBの他のコンポーネント（InnoDBバッファプールなど）に必要なメモリを考慮し、適切なサイズを設定します。一般的には、数十MBから数百MB程度が推奨されることが多いですが、ワークロードによります。
• SHOW STATUS LIKE 'Qcache%'; で確認:
  • Qcache_free_memory が著しく少ない、または Qcache_lowmem_prunes が頻繁に発生している場合は、キャッシュサイズが適切でない可能性があります。

MariaDBのクエリキャッシュは、読み込み中心でデータ変更が少ない環境（例：レポーティングシステム、静的なコンテンツのWebサイトなど）では有効なツールとなり得ます。しかし、現代の多くのWebアプリケーションのように、書き込みが多く、並行処理が頻繁に発生する環境では、そのデメリット（特にロック競合とキャッシュ無効化のオーバーヘッド）がメリットを上回ることがほとんどです。

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SQLクエリヒントによるクエリキャッシュの制御

MariaDBでは、SELECT ステートメント内で特別なキーワードを使用することで、そのクエリがクエリキャッシュを使うべきか、使わないべきかを明示的に指示できます。

SQL_CACHE - 明示的にキャッシュを有効にする

query_cache_type が DEMAND (値: 2) に設定されている場合、通常はクエリはキャッシュされません。このとき、特定のクエリのみをキャッシュしたい場合に SQL_CACHE ヒントを使用します。

シナリオ: query_cache_type = 2 で、products テーブルのデータは頻繁に変わるが、categories テーブルのデータはほとんど変わらないため、categories テーブルへのクエリはキャッシュしたい。

-- 事前準備: my.cnfで query_cache_type = 2 (DEMAND) に設定されていると仮定
-- SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache_type'; -- これで現在の設定を確認できる

SELECT SQL_CACHE id, name FROM categories WHERE is_active = 1;

解説: この SELECT ステートメントは、たとえ query_cache_type が DEMAND モードであっても、MariaDBのクエリキャッシュにその結果が保存されるよう指示します。これにより、同じクエリが再度実行された際に、キャッシュから結果が返される可能性が高まります。

SQL_NO_CACHE - 明示的にキャッシュを無効にする

query_cache_type が ON (値: 1) に設定されている場合、通常はすべての SELECT クエリがキャッシュされます。しかし、更新頻度が高いテーブルへのクエリなど、キャッシュすべきでないクエリが存在する場合に SQL_NO_CACHE ヒントを使用します。

シナリオ: query_cache_type = 1 で、orders テーブルは頻繁に更新されるため、このテーブルへのクエリはキャッシュのオーバーヘッドを避けるためにキャッシュしたくない。

-- 事前準備: my.cnfで query_cache_type = 1 (ON) に設定されていると仮定

SELECT SQL_NO_CACHE order_id, customer_id, order_date FROM orders WHERE order_date >= CURDATE();

解説: この SELECT ステートメントは、たとえ query_cache_type が ON モードであっても、その結果がMariaDBのクエリキャッシュに保存されないよう指示します。これにより、不必要なキャッシュの無効化や、キャッシュのロック競合を防ぐことができます。

クエリキャッシュ関連の設定操作 (SQLコマンド)

MariaDBサーバーのクエリキャッシュ設定は、通常 my.cnf ファイルで永続的に行いますが、実行中のサーバーに対して一時的に設定を変更したり、状態を確認したりすることもできます。

クエリキャッシュの状態確認

-- クエリキャッシュの現在の設定値を確認
SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache%';

-- 例として返される変数:
-- +------------------------------+--------------------+
-- | Variable_name                | Value              |
-- +------------------------------+--------------------+
-- | query_cache_limit            | 1048576            |
-- | query_cache_min_res_unit     | 4096               |
-- | query_cache_size             | 16777216           |
-- | query_cache_type             | ON                 |
-- | query_cache_wkt_max_size     | 2048               |
-- | query_cache_strip_comments   | OFF                |
-- +------------------------------+--------------------+

-- クエリキャッシュの統計情報を確認
SHOW STATUS LIKE 'Qcache%';

-- 例として返される変数:
-- +-------------------------+-----------+
-- | Variable_name           | Value     |
-- +-------------------------+-----------+
-- | Qcache_free_blocks      | 1         |
-- | Qcache_free_memory      | 16769976  |
-- | Qcache_hits             | 100       |
-- | Qcache_inserts          | 50        |
-- | Qcache_lowmem_prunes    | 0         |
-- | Qcache_not_cached       | 10        |
-- | Qcache_queries_in_cache | 50        |
-- | Qcache_total_blocks     | 103       |
-- +-------------------------+-----------+

解説: これらのコマンドは、クエリキャッシュがどのように設定され、どの程度効果的に機能しているかを把握するために不可欠です。

• Qcache_lowmem_prunes: メモリ不足によりキャッシュから削除されたエントリの数（これが頻繁に発生する場合は query_cache_size を増やすか、キャッシュ戦略を見直す必要がある）。
• Qcache_inserts: 新しいクエリ結果がキャッシュに追加された回数。
• Qcache_hits: キャッシュが使用された回数（高いほど良い）。

クエリキャッシュ設定の一時的な変更

これらの設定は通常 my.cnf で行いますが、テストや一時的な調整のために SET GLOBAL を使用して実行中のサーバーで変更することも可能です。ただし、これはMariaDBサーバーが再起動されると失われます。

-- クエリキャッシュを無効にする（再起動で元に戻る）
SET GLOBAL query_cache_size = 0;
SET GLOBAL query_cache_type = OFF; -- または 0

-- クエリキャッシュを有効にし、DEMANDモードに設定（再起動で元に戻る）
SET GLOBAL query_cache_size = 67108864; -- 例: 64MB
SET GLOBAL query_cache_type = DEMAND; -- または 2

解説: これらのコマンドは、データベース管理者がクエリキャッシュの挙動をリアルタイムでテストしたり、問題発生時に迅速に無効化したりするために使用できます。ただし、本番環境での永続的な変更は my.cnf で行うべきです。

クエリキャッシュのクリア

クエリキャッシュ内のすべての結果を強制的にクリアします。キャッシュの断片化が激しい場合や、古いデータを意図的に削除して新しいキャッシュを構築したい場合に使用します。

FLUSH QUERY CACHE;

解説: このコマンドを実行すると、現在キャッシュされているすべてのクエリ結果がメモリから削除されます。これにより、キャッシュの断片化が解消され、メモリが解放されます。しかし、一時的にキャッシュヒットがゼロになるため、その後のクエリはすべてデータベースをヒットし、一時的なパフォーマンス低下が発生する可能性があります。

• クエリキャッシュの現状: 繰り返しになりますが、MariaDBのクエリキャッシュは書き込みが多いシステムではパフォーマンスのボトルネックになることが多く、MySQL 8.0では廃止されました。MariaDBでは引き続きサポートされていますが、新しいアプリケーションや高負荷なシステムでは、アプリケーションレベルのキャッシュ（例: Redis, Memcached）を検討する方がより堅牢でスケーラブルなソリューションとなることが多いです。
• プログラミング言語からの利用: 上記のSQLコマンドは、Pythonの mysql.connector、PHPの PDO、Javaの JDBC など、MariaDBに接続できる任意のプログラミング言語から実行できます。SQLクエリヒントは、アプリケーションが生成するSQLステートメントに直接組み込む形になります。

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主な代替方法とプログラミング例を以下に説明します。

アプリケーションレベルのキャッシュ (Application-Level Caching)

これは最も一般的で推奨される代替方法です。アプリケーション自身がデータのキャッシュを管理します。

概念

• 分散キャッシュ: MemcachedやRedisのような専用のキャッシュサーバーを利用し、複数のアプリケーションインスタンス間でキャッシュを共有します。スケーラビリティが高く、永続化オプションを持つものもあります。
• インメモリキャッシュ: アプリケーションのメモリ上にデータをキャッシュします。最も高速ですが、アプリケーションが再起動するとデータが失われます。

• 非決定的なクエリにも対応: NOW() などの関数を含むクエリの結果もキャッシュできます。
• スケーラビリティ: データベースサーバーの負荷を軽減し、アプリケーションのスケールアウトを容易にします。
• 書き込みによる影響を受けにくい: 特定のデータが更新された場合にのみ、その関連キャッシュを無効化できます。MariaDBのクエリキャッシュのように、テーブル全体が更新されたときにすべてが無効になるわけではありません。
• 高い柔軟性: キャッシュの有効期限、無効化の戦略、キャッシュするデータの粒度などを細かく制御できます。

プログラミング例 (Python + Redis)

import redis
import json
import time

# Redisクライアントの初期化
# 通常は設定ファイルなどから読み込む
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

# MariaDBへの接続（例としてプレースホルダ）
# import mysql.connector
# db_connection = mysql.connector.connect(...)

def get_product_details(product_id):
    cache_key = f"product:{product_id}"
    
    # 1. キャッシュからデータを取得しようと試みる
    cached_data = redis_client.get(cache_key)
    if cached_data:
        print(f"Cache hit for product_id: {product_id}")
        return json.loads(cached_data) # JSON文字列をPythonオブジェクトに変換

    print(f"Cache miss for product_id: {product_id}. Fetching from DB...")
    
    # 2. キャッシュにない場合、データベースからデータを取得
    # cursor = db_connection.cursor(dictionary=True)
    # cursor.execute("SELECT * FROM products WHERE id = %s", (product_id,))
    # product_data = cursor.fetchone()
    # cursor.close()

    # DBからのデータ取得をシミュレート
    if product_id == 1:
        product_data = {"id": 1, "name": "Laptop", "price": 1200.00}
    elif product_id == 2:
        product_data = {"id": 2, "name": "Mouse", "price": 25.00}
    else:
        product_data = None

    if product_data:
        # 3. データベースから取得したデータをキャッシュに保存
        # 有効期限 (例: 5分 = 300秒) を設定することも可能
        redis_client.setex(cache_key, 300, json.dumps(product_data)) # PythonオブジェクトをJSON文字列に変換
        print(f"Data cached for product_id: {product_id}")
        return product_data
    else:
        return None

# 使用例
if __name__ == "__main__":
    print("--- First call (should be cache miss) ---")
    product1 = get_product_details(1)
    print(product1)

    print("\n--- Second call (should be cache hit) ---")
    product1_cached = get_product_details(1)
    print(product1_cached)

    print("\n--- Call for another product (should be cache miss) ---")
    product2 = get_product_details(2)
    print(product2)

    # データ更新時のキャッシュ無効化のシミュレーション
    # 実際にはDB更新後にこの処理を呼び出す
    print("\n--- Simulating data update and cache invalidation ---")
    product_id_to_invalidate = 1
    redis_client.delete(f"product:{product_id_to_invalidate}")
    print(f"Cache invalidated for product_id: {product_id_to_invalidate}")

    print("\n--- Call after invalidation (should be cache miss again) ---")
    product1_after_update = get_product_details(1)
    print(product1_after_update)

解説:

1. キャッシュキーの生成: 取得したいデータ（例: product_id) に基づいて一意のキャッシュキーを生成します。
2. キャッシュのチェック: まずRedis（またはMemcached）にデータが存在するかを確認します。
3. キャッシュヒット: データがあれば、キャッシュから取得してすぐに返します。
4. キャッシュミス: データがなければ、MariaDBからデータを取得します。
5. キャッシュへの保存: データベースから取得したデータをRedisに保存します。setex() を使用して有効期限を設定することで、古くなったデータが自動的に削除されるようにできます。
6. キャッシュの無効化: データベースのデータが更新された際（例: products テーブルの特定の行が更新された場合）、対応するキャッシュキーを明示的に削除します（redis_client.delete(cache_key)）。これにより、次に同じデータがリクエストされたときに、最新のデータがデータベースから取得され、キャッシュが更新されます。

リバースプロキシ/CDNキャッシュ (Reverse Proxy / CDN Caching)

Webアプリケーションの場合、NginxやVarnish Cacheなどのリバースプロキシや、CloudflareなどのCDN (Content Delivery Network) を利用して、静的コンテンツや頻繁にアクセスされる動的コンテンツの一部をキャッシュできます。

• CDN: 地理的に分散されたサーバーにコンテンツをキャッシュし、ユーザーに最も近いサーバーからコンテンツを配信することで、レイテンシを削減し、オリジンサーバーの負荷を軽減します。
• Varnish Cache: HTTPアクセラレーターとして特化しており、より高度なキャッシュルールを設定できます。
• Nginx (Proxy Cache): Nginxのプロキシキャッシュ機能を使って、HTTPリクエストに対する応答をキャッシュします。主にWebサーバーの前段に配置されます。

• DDoS保護: CDNはDDoS攻撃の緩和にも役立ちます。
• スケーラビリティと高速配信: 特に静的コンテンツや読み込み中心の動的コンテンツに効果的です。
• アプリケーションの変更が最小限: アプリケーションコードを変更することなくキャッシュを導入できます。

プログラミング例 (Nginx 設定)

# Nginxの設定ファイル (nginx.conf または sites-available/default など)

http {
    # キャッシュファイルの保存場所とサイズを設定
    proxy_cache_path /var/cache/nginx_cache levels=1:2 keys_zone=my_cache:10m inactive=60m max_size=1g;

    server {
        listen 80;
        server_name your_domain.com;

        location / {
            proxy_pass http://your_backend_application_server; # アプリケーションサーバーへの転送
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;

            # プロキシキャッシュを有効にする
            proxy_cache my_cache;

            # キャッシュキーの定義 (URLとクエリストリングに基づいてキャッシュを区別)
            proxy_cache_key "$scheme$request_method$host$request_uri";

            # キャッシュの有効期限を設定 (例: 1時間)
            proxy_cache_valid 200 302 1h;

            # キャッシュしない条件 (POSTリクエスト、クエリストリングが特定のパターンに一致する場合など)
            proxy_ignore_headers Cache-Control X-Accel-Expires;
            proxy_no_cache $cookie_nocache $http_pragma $http_authorization; # Cookieや認証ヘッダーがある場合はキャッシュしない
            proxy_cache_bypass $cookie_nocache $http_pragma $http_authorization; # キャッシュをバイパスしてオリジンに直接リクエスト

            # キャッシュヒット/ミスをヘッダーで確認できるようにする (デバッグ用)
            add_header X-Proxy-Cache $upstream_cache_status;
        }
    }
}

解説:

• proxy_no_cache / proxy_cache_bypass: 特定の条件（例: ユーザーがログインしている場合、フォーム送信の場合）でキャッシュを無効にするルールを定義します。
• proxy_cache_valid: HTTPステータスコードごとにキャッシュの有効期限を設定します。
• proxy_cache_key: キャッシュを一意に識別するためのキーを定義します。これにより、異なるURLやパラメータを持つリクエストが別々にキャッシュされます。
• proxy_cache: この location ブロックでどのキャッシュゾーンを使用するかを指定します。
• proxy_cache_path: キャッシュファイルをディスクに保存する場所、キャッシュのサイズ、有効期限などを定義します。

これはキャッシュというよりは、データベースの読み込みスケーラビリティを向上させる方法ですが、MariaDBのクエリキャッシュの目的である「読み込み負荷の軽減」という点では代替となり得ます。

• マスター（書き込み）とスレーブ（読み込み）のデータベースインスタンスを構築します。アプリケーションは書き込みをマスターに、読み込みをスレーブにルーティングします。

• リアルタイムに近いデータ: キャッシュミスのようなデータ不整合のリスクが少ない（ただし、レプリケーションラグは発生しうる）。
• 可用性向上: マスターに障害が発生した場合でも、スレーブを昇格させてサービスを継続できます。
• 読み込みスケーラビリティ: 読み込み負荷を複数のスレーブサーバーに分散できます。

プログラミング例 (アプリケーションでのルーティングロジック)

# Django settings.py (データベース設定の例)

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'mydatabase',
        'HOST': 'master_db_host',  # 書き込み用マスターDB
        'USER': 'myuser',
        'PASSWORD': 'mypassword',
    },
    'replica': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'mydatabase',
        'HOST': 'replica_db_host', # 読み込み用レプリカDB
        'USER': 'myuser',
        'PASSWORD': 'mypassword',
    }
}

# データベースルーターの例 (DjangoのRead-Write Router)
class MasterSlaveRouter:
    """
    A router to control all database operations on models in the
    'myapp' application.
    """
    route_app_labels = {'myapp'} # ルーティングを適用するアプリを指定

    def db_for_read(self, model, **hints):
        """
        Attempts to read myapp models go to replica.
        """
        if model._meta.app_label in self.route_app_labels:
            return 'replica'
        return None

    def db_for_write(self, model, **hints):
        """
        Attempts to write myapp models go to default (master).
        """
        if model._meta.app_label in self.route_app_labels:
            return 'default'
        return None

    def allow_relation(self, obj1, obj2, **hints):
        """
        Allow relations if both objects are in the same database.
        """
        if obj1._state.db in ['default', 'replica'] and obj2._state.db in ['default', 'replica']:
            return True
        return None

    def allow_migrate(self, db, app_label, model_name=None, **hints):
        """
        Make sure the auth app only appears in the 'default' database.
        """
        if app_label in self.route_app_labels:
            return db == 'default' # マイグレーションはマスターDBのみで行う
        return None

# settings.py で DATABASE_ROUTERS に 'myapp.db_routers.MasterSlaveRouter' を追加

解説:

• db_for_write() メソッドは、書き込み操作をマスターデータベースにルーティングします。
• db_for_read() メソッドは、読み込み操作をレプリカデータベースにルーティングします。
• アプリケーションは、どのデータベースに接続すべきかを判断するロジックを持ちます。Djangoのようなフレームワークでは、このための「データベースルーター」機能が提供されています。

MariaDBの組み込みクエリキャッシュは便利ですが、その限界を理解し、より高度なキャッシュ戦略が必要な場合は、以下の代替案を検討してください。

1. アプリケーションレベルのキャッシュ (Redis/Memcached): 最も柔軟で強力なキャッシュ方法。データの粒度や無効化の戦略を細かく制御できる。
2. リバースプロキシ/CDNキャッシュ: Webコンテンツの高速配信に特化。アプリケーションコードの変更が少ない。
3. データベースのリードレプリカ: データベース自体の読み込みスケーラビリティを向上させる。