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执行引擎（Execution Engine），返回结果
执行器，或者叫执行引擎，它利用存储引擎提供的相应的 API 来完成操作。最后把数据返回给客户端，即使没有结果也要返回。
MySQL 体系结构总结
模块详解
1、 Connector：用来支持各种语言和 SQL 的交互，比如 PHP，Python，Java 的JDBC；
2、 Management Serveices & Utilities：系统管理和控制工具，包括备份恢复、MySQL 复制、集群等等；
3、 Connection Pool：连接池，管理需要缓冲的资源，包括用户密码权限线程等等；
4、 SQL Interface：用来接收用户的 SQL 命令，返回用户需要的查询结果
5、 Parser：用来解析 SQL 语句；
6、 Optimizer：查询优化器；
7、 Cache and Buffer：查询缓存，除了行记录的缓存之外，还有表缓存，Key 缓存，权限缓存等等；
8、 Pluggable Storage Engines：插件式存储引擎，它提供 API 给服务层使用，跟具体的文件打交道。
架构分层
总体上，我们可以把 MySQL 分成两层，执行操作的服务层，和存储管理数据的存储引擎层（参考 MyBatis：接口、核心、基础）。
服务层
包括客户端跟服务端的连接，查询缓存的判断、对 SQL 语句进行词法和语法的解析（比如关键字怎么识别，别名怎么识别，语法有没有错误等等）。
然后就是优化器，MySQL 底层会根据一定的规则对我们的 SQL 语句进行优化，最后再交给执行器去执行。
存储引擎
存储引擎就是我们的数据真正存放的地方，在 MySQL 里面支持不同的存储引擎。再往下就是文件管理系统，内存或者磁盘。
一条更新 SQL 是如何执行的？
更新流程和查询流程有什么不同呢？基本流程也是一致的，也就是说，它也要经过解析器、优化器的处理，最后交给执行器。
区别就在于拿到符合条件的数据之后的操作。
缓冲池 Buffer Pool
首先，对于 InnoDB 存储引擎来说，数据都是放在磁盘上的，存储引擎要操作数据，必须先把磁盘里面的数据加载到内存里面才可以操作。
这里就有个问题，是不是我们需要的数据多大，我们就一次从磁盘加载多少数据到内存呢？磁盘 I/O 的读写相对于内存的操作来说是很慢的。如果我们需要的数据分散在磁盘的不同的地方，那就意味着会产生很多次的 I/O 操作。
所以，无论是操作系统也好，还是存储引擎也好，都有一个预读取的概念。也就是说，当磁盘上的一块数据被读取的时候，很有可能它附近的位置也会马上被读取到，这个就叫做局部性原理。那么这样，我们干脆每次多读取一点，而不是用多少读多少。
InnoDB 设定了一个存储引擎从磁盘读取数据到内存的最小的单位，叫做页。操作系统也有页的概念。操作系统的页大小一般是 4K，而在 InnoDB 里面，这个最小的单位默认是 16KB 大小，它是一个逻辑单位。如果要修改这个值的大小，必须修改源码重新编译安装。
我们要操作的数据就在这样的页里面，数据所在的页叫数据页。
设想一下：如果对于数据页的操作，每次都直接操作磁盘，从磁盘加载到内存，这样会不会很慢？能不能把这些页缓存起来呢？
InnoDB 使用了一种缓冲池的技术，也就是把磁盘读到的页放到一块内存区域里面。下一次读取相同的页，先判断是不是在这个内存区域里面，如果是，就直接读取，然后操作，不用再次从磁盘加载。
这个内存区域就叫 Buffer Pool。
修改数据的时候，先修改内存缓冲池里面的页。内存的数据页和磁盘数据不一致的时候，我们把它叫做脏页。那脏页什么时候同步到磁盘呢？
InnoDB 里面有专门的后台线程把 Buffer Pool 的数据写入到磁盘，每隔一段时间就一次性地把多个修改写入磁盘，这个动作就叫做刷脏。
