mysql体系结构

Mysql是由SQL接口，解析器，优化器，缓存，存储引擎组成的

 

1 Connectors指的是不同语言中与SQL的交互

max_connections：就是整个MySQL实例的最大连接数限制   

max_user_connections：是单个用户的最大连接数，这里未指明是哪个用户，是任意一个用户。

2 Management Serveices & Utilities： 系统管理和控制工具

 备份和恢复的安全性，复制，集群，管理，配置，迁移和元数据。

3 Connection Pool: 连接池。

进行身份验证、线程重用，连接限制，检查内存，数据缓存；管理缓冲用户连接，线程处理等需要缓存的需求

4 SQL Interface: SQL接口。

进行 DML、DDL，存储过程、视图、触发器等操作和管理；用户通过 SQL 命令来查询所需结果。

5 Parser: 解析器。

 查询翻译对象的特权。SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。解析器是由Lex和YACC实现的，是一个很长的脚本。

主要功能：

a . 将SQL语句分解成数据结构，并将这个结构传递到后续步骤，以后SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的 

b.  如果在分解构成中遇到错误，那么就说明这个sql语句是不合理的

6 Optimizer: 查询优化器。

SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化。他使用的是“选取-投影-联接”策略进行查询。

用一个例子就可以理解： select uid,name from user where gender = 1;

这个select 查询先根据where 语句进行选取，而不是先将表全部查询出来以后再进行gender过滤

这个select查询先根据uid和name进行属性投影，而不是将属性全部取出以后再进行过滤

将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果

在 MySQL 优化语句过程中，可以通过设置 optimize_switch 控制优化行为。在生产环境上，某时间段 MySQL 服务器压力特别大，load 一度达到了 100，查询发现数据库中有大量的 sql 语句 state 状态 result sorting ，result sorting 这种排序特别消耗 cpu 和内存资源。抽取其中的一条 sql 查看执行计划。

7 Cache和Buffer： 查询缓存。

全局和引擎特定的缓存和缓冲区。

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。

这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存，记录缓存，key缓存，权限缓存等

8 Engine ：存储引擎。

存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统。也是Mysql最具有特色的一个地方。

Mysql的存储引擎是插件式的。它根据MySql AB公司提供的文件访问层的一个抽象接口来定制一种文件访问机制（这种访问机制就叫存储引擎）

现在有很多种存储引擎，各个存储引擎的优势各不一样，最常用的MyISAM,InnoDB,BDB

默认下MySql是使用MyISAM引擎，它查询速度快，有较好的索引优化和数据压缩技术。但是它不支持事务。

InnoDB支持事务，并且提供行级的锁定，应用也相当广泛。 
Mysql也支持自己定制存储引擎，甚至一个库中不同的表使用不同的存储引擎，这些都是允许的。

mysql工作流程

    用户请求-->连接管理器（负责接收）-->线程管理器（生成线程）--> 用户模块（验证身份，通过则建立连接，未通过则拒绝）--> 连接已建立。

    用户发送查询语句-->命令分发模块（查询缓存，记录日志。缓存中没有则分发命令）-->解析器（解析语句，查询缓存，生成解析树）--> 查询优化器 |表定义模块|表维护模块|状态报告模块|复制模块 -->访问控制模块（验证用户权限）--> 表管理器 （表结构操作，表锁管理，缓存管理）--> 存储引擎 （文件操作）

SQL 语句执行过程

 

   数据库通常不会被直接使用，而是由其他编程语言通过SQL语句调用mysql，由mysql处理并返回执行结果。那么Mysql接受到SQL语句后，又是如何处理的呢？

   首先程序的请求会通过mysql的connectors与其进行交互，请求到处后，会暂时存放在连接池（connection pool)中并由处理器（Management Serveices & Utilities）管理。当该请求从等待队列进入到处理队列，管理器会将该请求丢给SQL接口（SQL Interface）。SQL接口接收到请求后，它会将请求进行hash处理并与缓存中的结果进行对比，如果完全匹配则通过缓存直接返回处理结果；否则，需要完整的走一趟流程：

   (1)由SQL接口丢给后面的解释器（Parser），上面已经说到，解释器会判断SQL语句正确与否，若正确则将其转化为数据结构。

   (2)解释器处理完，便来到后面的优化器（Optimizer），它会产生多种执行计划,最终数据库会选择最优化的方案去执行,尽快返会结果。

   (3)确定最优执行计划后，SQL语句此时便可以交由存储引擎（Engine）处理，存储引擎将会到后端的存储设备中取得相应的数据，并原路返回给程序。

这里有几点需要注意：

(1)如何缓存查询数据？

存储引擎处理完数据，并将其返回给程序的同时，它还会将一份数据保留在缓存中，以便更快速的处理下一次相同的请求。具体情况是，mysql会将查询的语句、执行结果等进行hash，并保留在cache中，等待下次查询。

(2)buffer与cache的区别？

从上面的图可以看到，缓存那里实际上有buffer和cache两个，那它们之间是否有什么不同呢？简单的说就是，buffer是写缓存，cache是读缓存。

(3)如何判断缓存中是否已缓存需要的数据

这里可能有一个误区，觉得处理SQL语句的时候，为了判断是否已缓存查询结果，会将整个流程走一遍，取得执行结果后再与需要的进行对比，看看是否命中，并以此说，既然不管缓存中有没有缓存到查询内容，都要整个流程走一遍，那么缓存的优势又在哪里？？

实际上，并非如此，在第一次查询后，mysql便将查询语句以及查询结果进行hash处理并保留在缓存中，SQL查询到达之后，对其进行同样的hash处理后，将两个hash值进行对照，如果一样，则命中，从缓存中返回查询结果；否则，需要整个流程走一遍。