MySQL 分为三层结构：

• 客户端层 处理网络连接和授权认证
• 服务层负责查询解析、优化、缓存以及存储过程、视图等
• 存储层用于数据存储和引擎的交互

存储引擎层和文件系统交互，支持插件式引擎，如 MyISAM 和 InnoDB。

查询时，MySQL先进行 SQL 解析，再由优化器选择执行路径，最后通过存储引擎获取数据，结果返回客户端并可能缓存。

01.MySQL体系架构

0、MySQL架构图

• 第一层: 客户端层（处理网络连接）
  • 连接处理、授权认证、安全等功能均在这一层处理
• 第二层: 服务层
  • 查询解析、分析、优化、缓存、内置函数(比如：时间、数学、加密等函数)
  • 所有的跨存储引擎的功能也在这一层实现：存储过程、触发器、视图等
• 第三层: 存储层
  • 负责MySQL中的数据存储和提取，和Linux下的文件系统类似，每种存储引擎都有其优势和劣势
  • 中间的服务层通过API与存储引擎通信，这些API接口屏蔽了不同存储引擎间的差异

1、网络连接层

• 客户端连接器（Client Connectors）：提供与MySQL服务器建立的支持
• 例如常见的 Java、C、Python、.NET等，它们通过各自API技术与MySQL建立 连接

2、服务层

服务层是MySQL Server的核心，主要包含系统管理和控制工具、连接池、SQL接口、解析器、查询优 化器和缓存六个部分

• 1）系统管理和控制工具（Management Services & Utilities）
  • 例如备份恢复、安全管理、集群管理等
• 2）连接池（Connection Pool）
  • 负责存储和管理客户端与数据库的连接，一个线程负责管理一个连接。
• 3）SQL接口（SQL Interface）
  • 用于接受客户端发送的各种SQL命令，并且返回用户需要查询的结果
  • 比如DML、DDL、存储过程、视图、触发器等
• 4）解析器（Parser）
  • 负责将请求的SQL解析生成一个"解析树"
  • 然后根据一些MySQL规则进一步检查解析树是否合法
• 5）查询优化器（Optimizer）
  • 当“解析树”通过解析器语法检查后，将交由优化器将其转化成执行计划，然后与存储引擎交互
• 6）缓存（Cache&Buffer）
  • 如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据

3、存储引擎层

• 存储引擎负责MySQL中数据的存储与提取，与底层系统文件进行交互
• MySQL存储引擎是插件式的，服务器中的查询执行引擎通过接口与存储引擎进行通信，接口屏蔽了不同存储引擎之间的差异
• 现在有很多种存储引擎，各有各的特点，最常见的是MyISAM和InnoDB

4、系统文件层

该层负责将数据库的数据和日志存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互，是文件的物理存储层

主要包含日志文件，数据文件，配置文件，pid 文件，socket 文件等

• 日志文件 :
  • 错误日志（Error log）: 默认开启，show variables like '%log_error%' 进入MySQL查看存放位置
  • 通用查询日志（General query log）：查看命令：show variables like '%general%';
  • 二进制日志（binary log）： 俗称binlog，记录更改操作，发生时间、执行时长
    • show variables like '%log_bin%'; //是否开启
    • show variables like '%binlog%'; //参数查看
    • show binary logs;//查看日志文件
  • 慢查询日志（Slow query log）: 记录所有执行时间超时的查询SQL，默认是10秒。生产环境必选配置
    • show variables like '%slow_query%'; //是否开启
    • show variables like '%long_query_time%'; //时长
• 配置文件 : 用于存放MySQL所有的配置信息文件，比如my.cnf、my.ini等。
• 数据文件 : 日常都是 InnoDB，重点了解后三个文件作用
  • db.opt 文件：记录这个库的默认使用的字符集和校验规则。
  • frm 文件：存储与表相关的元数据（meta）信息，包括表结构的定义信息等，每一张表都会有一个frm 文件。
  • MYD 文件：MyISAM 存储引擎专用，存放 MyISAM 表的数据（data)，每一张表都会有一个.MYD 文件。
  • MYI 文件：MyISAM 存储引擎专用，存放 MyISAM 表的索引相关信息，每一张 MyISAM 表对应一个 .MYI 文件。
  • ibd文件和 IBDATA 文件：存放 InnoDB 的数据文件（包括索引）。
  • ibdata1 文件：系统表空间数据文件，存储表元数据、Undo日志等 。
  • ib_logfile0、ib_logfile1 文件：Redo log 日志文件。

02.MySQL运行机制

0、MySQL查询过程

MySQL整个查询执行过程，总的来说分为6个步骤

• 1）客户端发送一条SQL查询请求到服务器。
• 2）服务器首先进行SQL解析
  • 包括词法分析和语法分析，确认SQL语句的语法是否正确，并将SQL语句转换为数据库可以理解的形式
• 3）优化器查询优化
  • 优化器接下来进行查询优化，选择最佳的查询路径
  • 包括选择哪些索引进行查询，使用何种查询方法（全表扫描、索引扫描等），如何进行表连接等
• 4）执行器从存储引擎中获取数据
  • 优化器将优化后的查询计划交给执行器
  • 执行器根据优化器给出的查询计划从存储引擎中获取数据
• 5）存储引擎将数据返回给执行器，执行器对数据进行排序、分组、聚合等操作
• 6）执行器将最后的查询结果返回给客户端

注：这个过程中，还可能涉及到权限的检查、事务的处理、缓存的利用等操作

1、 建立连接

• MySQL客户端/服务端通信协议是半双工的
• 在任一时刻，要么是服务器向客户端发送数据，要么是客户端向服务器发送数据
• 所以我们无法也无须将一个消息切成小块独立发送，也没有办法进行流量控制
• 客户端用一个单独的数据包将查询请求发送给服务器，如果查询太大服务端会抛出异常
• 服务器响应客户端数据可以很大，客户端必须要接收整个结果，而不是几条结果
• 减小通信间数据包的大小和数量是一个非常好的习惯
• 这也是查询中尽量避免使用SELECT *以及加上LIMIT限制的原因之一

2、查询缓存

• 缓存作用

  • 如果查询缓存是打开的，那么MySQL会检查这个查询语句是否命中查询缓存中的数据

  • 如果当前查询恰好命中查询缓存，再检查一次用户权限后直接返回缓存中的结果

  • 这种情况下，查询不会被解析，也不会生成执行计划，更不会执行

• 缓存数据格式

  • MySQL将缓存存放在一个引用表（不要理解成table，可以认为是类似于HashMap的数据结构）
  • 这个哈希值通过查询本身、当前要查询的数据库、客户端协议版本号等一些可能影响结果的信息计算得来
  • 所以两个查询在任何字符上的不同（例如：空格、注释），都会导致缓存不会命中

• 那些类型数据不会缓存

  • 如果查询中包含任何用户自定义函数、存储函数、用户变量、临时表、MySQL库中的系统表，其查询结果都不会被缓存
  • 比如函数NOW()或者CURRENT_DATE()会因为不同的查询时间，返回不同的查询结果
  • 总之查询语句会因为不同的用户而返回不同的结果，这种查询都不会缓存

• 缓存失效

  • 如果这些表（数据或结构）发生变化，那么和这张表相关的所有缓存数据都将失效
  • 在任何的写操作时，MySQL必须将对应表的所有缓存都设置为失效

• 缓存使用建议

  • 注：不要轻易打开查询缓存，特别是写密集型应用
  • 任何的查询语句在开始之前都必须经过检查，即使这条SQL语句永远不会命中缓存
  • 如果查询结果可以被缓存，那么执行完成后，会将结果存入缓存，也会带来额外的系统消耗
  • 用多个小表代替一个大表，注意不要过度设计
  • 批量插入代替循环单条插入
  • 合理控制缓存空间大小，一般来说其大小设置为几十兆比较合适
  • 可以通过SQL_CACHE和SQL_NO_CACHE来控制某个查询语句是否需要进行缓存

3、解析器SQL

• MySQL通过关键字将SQL语句进行解析，并生成一颗对应的解析树
• 这个过程解析器主要通过语法规则来验证和解析
• 比如SQL中是否使用了错误的关键字或者关键字的顺序是否正确等等
• 预处理则会根据MySQL规则进一步检查解析树是否合法
• 比如检查要查询的数据表和数据列是否存在等等

4、优化SQL (查询优化器)

• 根据“解析树”生成最优的执行计划

• MySQL使用很多优化策略生成最优的执行计划，可以分为两类

  • 静态优化（编译时优化）

  • 动态优化（运行时优化）

• 等价变换策略：
  • 5=5 and a>5 改成 a > 5
  • a < b and a=5 改成b>5 and a=5
  • 基于联合索引，调整条件位置等
• 优化count、min、max等函数
  • InnoDB引擎min函数只需要找索引最左边
  • InnoDB引擎max函数只需要找索引最右边
  • MyISAM引擎count(*)，不需要计算，直接返回
• 提前终止查询
  • 使用了limit查询，获取limit所需的数据，就不在继续遍历后面数据
• in的优化：
  • MySQL对in查询，会先进行排序，再采用二分法查找数据
  • 比如where id in (2,1,3)，变成 in (1,2,3)

5、查询执行引擎

• 在完成解析和优化阶段以后，MySQL会生成对应的执行计划，查询执行引擎根据执行计划给出的指令逐步执行得出结果
• 整个执行过程的大部分操作均是通过调用存储引擎实现的接口来完成，这些接口被称为handler API
• MySQL在查询优化阶段就为每一张表创建了一个handler实例
• 优化器可以根据这些实例的接口来获取表的相关信息，包括表的所有列名、索引统计信息等
• 存储引擎接口提供了非常丰富的功能，但其底层仅有几十个接口，这些接口像搭积木一样完成了一次查询的大部分操作

6、返回结果给客户端

• 查询执行的最后一个阶段就是将结果返回给客户端

• 即使查询不到数据，MySQL仍然会返回这个查询的相关信息，比如该查询影响到的行数以及执行时间等等

• 如果查询缓存被打开且这个查询可以被缓存，MySQL也会将结果存放到缓存中

• 结果集返回客户端是一个增量且逐步返回的过程

  • 有可能MySQL在生成第一条结果时，就开始向客户端逐步返回结果集了
  • 这样服务端就无须存储太多结果而消耗过多内存，也可以让客户端第一时间获得返回结果

03.查询分析

select * from tb_student  A where A.age='18' and A.name=' 张三 ';

• 1）鉴权&查询缓存
  • 先检查该语句是否有权限，如果没有权限，直接返回错误信息
  • 会先查询缓存，如果有直接缓存使用缓存
• 2）词法分析
  • 通过分析器进行词法分析，提取 SQL 语句的关键元素
  • 比如提取上面这个语句是查询 select，提取需要查询的表名为 tb_student，需要查询所有的列，查询条件是这个表的 id='1'
  • 然后判断这个 SQL 语句是否有语法错误，比如关键词是否正确等等，如果检查没问题就执行下一步
• 3）查询优化
  • 接下来就是优化器进行确定执行方案
  • 上面的 SQL 语句，可以有两种执行方案
    • a.先查询学生表中姓名为“张三”的学生，然后判断是否年龄是 18
    • b.先找出学生中年龄 18 岁的学生，然后再查询姓名为“张三”的学生
  • 那么优化器根据自己的优化算法进行选择执行效率最好的一个方案（优化器认为，有时候不一定最好）
  • 那么确认了执行计划后就准备开始执行了
• 进行权限校验，如果没有权限就会返回错误信息，如果有权限就会调用数据库引擎接口，返回引擎的执行结果