# cache table使用指导
#### 问题
cache table的作用是什么？cache table时需要注意哪些方面？
#### 回答
Spark SQL可以将表cache到内存中，并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache，查询可以直接从内存中读取数据，从而减少读取磁盘带来的内存开销。
但需要注意的是，被cache的表会占用executor的内存。尽管在Spark SQL采用压缩存储的方式来尽量减少内存开销、缓解GC压力，但当缓存的表较大或者缓存表数量较多时，将不可避免地影响executor的稳定性。
此时的最佳实践是，当不需要将表cache来实现查询加速时，应及时将表进行uncache以释放内存。可以执行命令*uncache table* *table_name*来uncache表。
![](https://support.huaweicloud.com/cmpntguide-mrs/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
被cache的表也可以在Spark Driver UI的Storage标签里查看。