我们在客户端编写一条SQL语句，在执行后会返回相应的数据，那么这条语句的执行流程是怎样的呢？Mysql底层是如何实现的？
下面是一条查询SQL
SELECT * FROM USER WHERE ID = 1
我们要搞懂这条SQL的整个执行流程，首先我们需要对MySql的基本架构要有一定的了解，基本架构图大致如下：
- 连接器
客户端执行SQL时首先需要与客户端建立连接，连接建立完成之后可以通过命令
SHOW PROCESSLIST查看和Server端建立的连接，Command为当前连接的状态，如果长时间不进行数据的交互，将会自动断开连接，默认断开连接的时间时8h,如果大量的状态为Sleep的连接堆积在服务端，将会极大的消耗Server的内存，所以说对于Mysql配置wait-timeout还是非常有必要的
Linux可以配置my.cnf文件，找到wait-timeout和interactive_timeout做合适自己的超时配置即可，只配置wait-timout是不生效的
建立连接的过程比较复杂，所以应该尽量避免连接的重复建立，推荐使用长连接，但是长连接的大量使用也会存在一些内存消耗的问题，如果连接量太大不做处理将可能会引发OOM，所以我们有一下两种常用的解决方案：
- 定期断开连接，或者对于操作比较耗时的长连接，执行完成之后，主动断开连接，释放资源缓解服务端的压力
- 对于执行比较大的操作，执行完成之后，可以通过命令
mysql_reset_connection重新初始化连接资源，这个过程不需要重新连接，只是连接变成刚刚连接之后的状态
- 查询缓存
我们都是到缓存一旦命中，效率还是非常高的，就不需要执行下面一系列复杂的流程去引擎中获取数据了，Mysql缓存的结构通常为K-V结构的，key为sql语句，value为这条sql返回的结果。 但是在大多数情况下是不建议开启缓存的，为什么会这样呢？
如果在某一张表上建立的查询缓存，如果这张表涉及的更新操作比较频繁，每一次更新操作都会将对应的查询缓存进行清空，显然是对服务层的压力比较大的，因此对于更新比较频繁的表，查询缓存是弊大于利的，但是如果对于一些配置表，更新不是特别频繁，查询请求比较大，可以根据自己的业务去设置查询缓存，同时Mysql中也提供了自定义缓存设置机制，如果将query_cache_type设置成DEMAND在进行查询时，在查询语句中添加SQL_CACHE将会对这条SQL进行缓存处理。
SELECT SQL_CACHE * FROM USER WHERE ID = 1
Mysql8.0版本开始不支持缓存查询机制了，这块已经废弃掉。。。。。
- 分析器
SQL语句执行到此处，说明没有命中缓存查询，在分析器这一层，需要对我们从客户端传过来的空格和字符串进行拼接的SQL语句进行词法和语法的校验，首先会按照结构对SELECT * FROM USER WHERE ID = 1进行拆分 SELECT 表示需要进行查询， * 需要查询的字段信息，FROM之后的表示需要查询的表，WHERE后面所跟的条件，按照对应表中的字段进行过滤查询，关键词法没有问题之后会对按照Mysql的语法进行校验，如果在分析器这一层有问题往往会报
1064 - You have an error in your SQL syntax;
定位关键信息在‘use near’之后
- 优化器
经过分析器之后，SQL语句基本上已经没有问题了，可以执行数据的获取操作，如下语句：
SELECT * FROM T1 JOIN T2 USING(name) WHERE T1.c = 'x' AND T2.d = 'y'
执行这条语句时我们可以先到T1表中获取c这个字段值为x的数据，然后再去T2表中进行关联查询这两种查询方式效率是明显不一样的，优化器会帮助我们选择最优的执行计划，最终交给执行器进行执行。
- 执行器
执行器会根据优化之后的SQL方案进行执行，执行器的执行是调用存储引擎接口去获取数据的，在操作表时，首先会判断当前用户时候有操作表的权限，如果没有权限，将会报异常。
具体执行时会调用引擎接口，从第一行进行扫描比对ID是否为1，如果不为1，则继续往下走，一行行的重复进行，调用索引的表执行流程也是大致如此的。
在慢查询日志中的rows_examined字段表示本次查询扫描了多少行数据，但是执行器执行一次不代表扫描一行，有时也会扫描多行，因此执行器的执行次数和rows_examined往往是不一样的 不要进行混淆
好了 上面我们介绍了从查询维度的sql执行流程以及mysql的基础架构各部分的作用，那么更新操作和查询操作有什么区别呢？
生产环境的mysql通常恢复到半个月之内的任意时刻点的数据，那么这些数据快照是如何进行保存的呢？ 数据出现问题是如何进行回滚操作的？
UPDATE USER SET user_name = 'Tom' WHERE ID = 10;
其实更新操作的执行流程会将查询的流程走一遍，词法分析器和语法分析器会区分出这个操作是一个更新操作，优化器会通过索引ID对本条数据进行更新操作，但是更新操作会涉及到写日志的操作，redo log(重做日志) binlog(归档日志)
下面我们着重分析redolog和binlog：
redo log : 我们在进行数据的更新操作时，为了兼顾性能，并不是每次更新操作都直接去磁盘中找到对应的数据进行写操作的，每次更新每次IO，是不合理的，InnoDB引擎会将变更数据写入到redolog中，然后更新内存数据，到此完成了数据的更新，InnoDB会在资源空闲的情况下将redolog日志中的数据进行落盘操作。
redolog是如何写的呢？
InnoDB的redolog大小是固定的，但是可以配置一组四个文件，每个文件的大小为1GB 那么这个文件组可以存储4GB大小的日志文件，从文件的头开始写，写到尾部再从头部开始继续写，写的过程中有write-pos指针，check-point指针也是不断往后推移的，check-point移动过去的位置日志将会进行擦除，write-pos和check-point之间的位置为空白位置，也就是文件的可用位置，如果pos追赶上了check-point，此时不能继续进行写操作，只能在此阻塞住，等待point的擦除。 有了redo-log的保证，mysql在进行宕机时，之前保存的数据就不会丢失，这种机制我们称之为crash-safe
bin-log:
mysql为什么要设计两个日志模块？ 我们从Mysql的整体架构来看大体可以分成两部分Server和引擎部分，InnoDB引擎有redo-log的加持能够有crash-safe能力，Server层独有的日志就是binlog，binlog也不具备crash-safe的能力，只能用于归档，之前Mysql默认的引擎是MyISAM引擎，这个引擎时没有crash-safe能力的，因此Server层的binlog归档日志+引擎层的redolog日志能够保证Mysql数据的安全
两种日志的几个不同点： binlog是Server层的日志， redolog是引擎层的日志。 binlog是追加写的形式，一个文件写完了可以接着写另一个文件，但是redolog是固定大小的，写操作是循环的。 redolog是物理日志，记录的是页数据的修改，而binlog是记录的逻辑操作。
最终执行commit之后redolog的状态由prepare状态变为commit状态，这就是redolog的两阶段提交。
两阶段提交的意义： 为了保证redolog和binlog两份日志中的逻辑的一致性。
redo log用于保证crash-safe能力。
innodb_flush_log_at_trx_commit这个参数设置成1的时候，表示每次事务的redo log都直接持久化到磁盘。
这个参数建议设置成1，这样可以保证MySQL异常重启之后数据不丢失。
SET GLOBAL innodb_flush_log_at_trx_commit = 1
