在关系型数据库中，缓存通过减少访问常用数据所需的时间和资源，在提高性能方面发挥着关键作用。 缓存的核心是将数据副本存储在临时高速内存（如 RAM）中，以便对相同数据的重复请求可以比从较慢的基于磁盘的存储中检索数据更快地得到服务。 这最大限度地减少了磁盘 I/O，磁盘 I/O 是数据库系统中的常见瓶颈。 例如，当查询请求一组行时，数据库可能会将这些行缓存在内存中，以便后续相同或相关的查询可以完全跳过从磁盘读取。 这可以缩短响应时间并减少数据库服务器的负载。
关系型数据库通过缓冲池和查询结果缓存等机制来实现缓存。 缓冲池用于 PostgreSQL 和 MySQL 等系统中，它将数据页（来自表或索引的固定大小的数据块）缓存在内存中。 当查询需要数据时，数据库首先检查缓冲池。 如果数据不存在，它会从磁盘读取数据并将副本存储在缓冲池中以供将来使用。 查询结果缓存（在 MySQL 等数据库中可见，但在较新版本中已弃用）存储 SELECT 语句的精确结果。 例如，如果生成报告的查询每分钟运行一次，则可以重用缓存的结果，直到基础数据发生更改。 然而，由于更新发生时使缓存数据失效存在挑战，这可能导致陈旧的结果，因此查询结果缓存如今已不太常见。
虽然缓存可以提高性能，但它需要仔细管理。 数据库必须在缓存大小与可用内存之间取得平衡——太小的缓存会限制其有效性，而太大的缓存可能会使其他进程匮乏。 此外，如果数据库在修改数据时没有正确使条目失效，则缓存的数据可能会过时。 例如，如果事务更新了缓存的行，数据库必须确保缓存反映了更改或被清除。 开发人员可以使用应用程序层缓存（例如，使用 Redis）来补充数据库级别的缓存，以用于经常访问的读取繁重的数据，但这会增加复杂性。 最终，有效的缓存取决于了解数据库的内置机制并根据特定工作负载模式定制配置。