一直只会使用MySQL的CRUD，对其原理并不了解，所以打算深入学习一下MySQL的原理，看看MySQL到底是个啥。
MySQL架构
为了更好的分析梳理MySQL的架构，用一条Select语句的执行作为i线索来一步一步分析。
图解总览
先看官网给出的图：
一下子接触这么多陌生的模块，还是全英文，多少有点害怕，所以为了更好的理解，我根据以一条查询语句的执行过程为线索重构了一下这张：
接下来就是对各个组件的解释
MySQL架构组件
连接器
我们的程序要使用数据库的第一步，就是要与数据库建立连接，而连接器就是干这样一件事的组件。
首先MySQL 必须要运行一个服务来等待连接，默认监听的 3306 端口。MySQL 是支持多种通信协议的，可以使用同步/异步的方式，支持长连接/短连接。
一些常用的查询参数：
- show global variables like 'wait_timeout'; -- 非交互式超时时间，如 JDBC程序
- show global variables like 'interactive_timeout'; -- 交互式超时时间，如数据库工具
- show global status like 'Thread%'; -- 查看当前MySQL有多少个连接
查询缓存
我们知道Redis可以用作独立的缓存服务器，而在早些年Redis还不流行的时候，MySQL内部也有一个自带的缓存模块。
缓存的作用我们应该很清楚了，把数据以K，V的形式放到内存里面，可以加快数据的读取速度，也可以减少服务器处理的时间。
MySQL默认是将这个缓存模块关闭的，也就是不推荐大家使用，主要是因为MySQL 自带的缓存的应用场景有限。第一个是它要求 SQL 语句必须一模一样，中间多一个空格，字母大小写不同都被认为是不同的的 SQL。 第二个是表里面任何一条数据发生变化的时候，这张表所有缓存都会失效，所以对于有大量数据更新的应用，也不适合。所以，在MySQL8.0中缓存模块已经被移除了。
解析器
过了缓存模块，下一步就到了解析器。解析器的作用是帮我们分析MySQL语句语法是否有误。比如你输入一行错误的SQL语句如selcet table into update insert;，就是这个模块会给你报语法错误，同时告诉你从哪里开始出错了。
最终解析器将一条字符串(语句)，拆分成一个一个单词，解析成一个解析树。
预处理器
解析器确认语法没错了之后，预处理器就是来确保我们SQL语句的语义也没有错误，注意语法和语义的区别。比如我执行了这么一条SQLselect * from JonyJava;，这句语法上没有错误，解析器判断正确，然鹅并没有JonyJava这张表，这时候预处理器就会提示出错信息了。
优化器
一条 SQL 语句是可以有很多种执行方式的，最终返回相同的结果，他们是等价的。但是如果有这么多种执行方式，这些执行方式怎么得到的？最终选 择哪一种去执行？根据什么判断标准去选择？
MySQL 的查询优化器的模块（Optimizer）就是来解决这些问题的。
查询优化器的目的就是根据解析树生成不同的执行计划（Execution Plan），然后选择一种最优的执行计划，它会自动帮我们选择合适的索引，选择合适表查询顺序。
MySQL 里面使用的是基于开销（cost）的优化器，那种执行计划开销最小，就用哪种。
优化器最终会把解析树变成一个查询执行计划，查询执行计划是一个数据结构。
当然，优化器不是万能的，他得出的查询计划不一定是最优的执行计划，因为MySQL 也有可能覆盖不到所有的执行计划。
执行引擎
执行引擎就是根据不同的要求选择不同的存储引擎，执行优化器所得出来的执行计划。相当于调用存储引擎的公用接口，来适配不同的存储引擎。
存储引擎
存储引擎说白了就是存放数据的，在MySQL 里面，支持多种存储引擎，他们是可以替换的，所以叫做插件式的存储引 擎。
MyISAM
应用范围比较小。表级锁定限制了读/写的性能，因此在Web 和数据仓库配置中，它通常用于只读或以读为主的工作。
特点：
- 一张表有三个文件，索引和数据分开存放
- 支持表级别的锁（插入和更新会锁表）。不支持事务。
- 拥有较高的插入（insert）和查询（select）速度。
- 存储了表的行数（count 速度更快）。
适合：只读之类的数据分析的项目。
InnoDB
mysql 5.7 中的默认存储引擎。InnoDB是一个事务安全（与ACID兼容）的MySQL存储引擎，它具有提交、回滚和崩溃恢复功能来保护用户数据。InnoDB行级锁（不升级为更粗粒度的锁）和Oracle 风格的一致非锁读提高了多用户并发性和性能。InnoDB 将 用户数据存储在聚集索引中，以减少基于主键的常见查询的 I/O。为了保持数据完整性，InnoDB还支持外键引用完整性约束。
特点：
- 一张表有2个文件，主键索引和数据存放在一起。
- 支持事务，支持外键，因此数据的完整性、一致性更高。
- 支持行级别的锁和表级别的锁。
- 支持读写并发，写不阻塞读（MVCC）。
- 特殊的索引存放方式，可以减少 IO，提升查询效率。
Memory
将所有数据存储在RAM中，以便在需要快速查找非关键数据的环境中快速访问。这个引擎以前被称为堆引擎。其使用案例正在减少；InnoDB 及其缓冲池内存区域提供了一 种通用、持久的方法来将大部分或所有数据保存在内存中，而 ndbcluster 为大型分布式 数据集提供了快速的键值查找。
特点： 把数据放在内存里面，读写的速度很快，但是数据库重启或者崩溃，数据会全部消失。只适合做临时表。 将表中的数据存储到内存中
如何选择存储引擎？
- 如果对数据一致性要求比较高，需要事务支持，可以选择 InnoDB。
- 如果数据查询多更新少，对查询性能要求比较高，可以选择MyISAM。
- 如果需要一个用于查询的临时表，可以选择Memory。
- 如果都不满足，可以根据官网内部手册，用C语言自己写一个存储引擎😁
