Mysql的体系结构概览
Client Connectors
接入方 支持协议很多，通过socket进行TCP/IP通信，和MySQL Server的连接层建立连接。
MySQL Server分为如下四层:
1） 连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于 TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。
- Connection Pool : 连接池组件
2） 服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如 过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等， 最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。
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Management Serveices & Utilities：系统管理和工具组件
mysqldump、 mysql复制集群、分区管理等 -
SQL Interface：SQL接口组件
接受用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果
- Parser : 查询解析器组件
SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析，将sql通过关键字(select update form where等)解析为"解析树"。然后根据一些MySQL规则进一步检查解析树是否合法。
- Optimizer：查询优化器组件
SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化。计算匹配哪个索引等。将其转化成执行计划，然后与存储引擎交互。
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Cache和Buffer（高速缓存区）
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。有一系列缓存，比如表缓存，记录缓存，权限缓存，引擎缓存等。 3） 引擎层 存储引擎层， 存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。最常见的是MyISAM和InnoDB。
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pluggable storage Engines
插件式存储引擎。存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统 4）存储层 数据存储层， 主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
- file system
文件系统，数据、日志（redo，undo）、索引、错误日志、慢查询记录等
执行查询的路径，执行过程
预处理器： 1064错误等在预处理器检测发生，语法错误，权限等
1. mysql 客户端/服务端(连接层)通信
先通过连接器连接到这个数据库上。连接器负责跟客户端建立连接、校验用户名密码的正确性,同时获取该用户的权限放到缓存中、维持和管理连接
2. 查询缓存
这是MySQL的一个可优化查询的地方，如果开启了查询缓存且在查询缓存过程中查询到完全相同的SQL语句，则将查询结果直接返回给客户端；如果没有开启查询缓存或者没有查询到完全相同的 SQL 语句则会由解析器进行语法语义解析，并生成“解析树”。
缓存Select查询的结果和SQL语句 执行Select查询时，先查询缓存，判断是否存在可用的记录集，要求完全相同（包括参数值），这样才会匹配缓存数据命中。 即使开启查询缓存，以下SQL也不能缓存：
- 查询语句使用SQL_NO_CACHE
SELECT SQL_NO_CACHE * FROMblog_userinfo
- 查询的结果大于query_cache_limit设置
- 查询中有一些不确定的参数，比如now()
SHOW VARIABLES LIKE '%query_cache%' //查看查询缓存是否启用，空间大小，限制等
SHOW STATUS LIKE 'Qcache%' //查看更详细的缓存参数，可用缓存空间，缓存块，缓存多少等
3. 解析器解析成解析树
如果没有命中查询缓存，就要开始真正执行语句了。 分析器先会做“词法分析”，将客户端发送的SQL进行语法解析，生成"解析树"。
4. 预处理器
根据一些MySQL规则进一步检查“解析树”是否合法，例如这里将检查数据表和数据列是否存在，还会解析名字和别名，看看它们是否有歧义， SQL 语句是否满足 MySQL 语法，最后生成新的“解析树”
5. 查询优化处理
经过了分析器，MySQL 就知道你要做什么了。在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。MySQL使用很多优化策略生成最优的执行计划。
比如，优化器在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引； 或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序； 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； 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)； 对不满足最左匹配的条件排序。比如 age = 18 and name = 'long'，变成 name = 'long' and age = 18使之匹配最左匹配原则等。
6. 查询执行引擎
执行器阶段，开始执行语句。开始执行的时候，要先判断一下你对这个表 T 有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错误。查询执行引擎会根据 SQL 语句中表的存储引擎类型，以及对应的API接口与底层存储引擎缓存或者物理文件的交互，得到查询结果并返回给客户端。若开启用查询缓存，这时会将SQL 语句和结果完整地保存到查询缓存（Cache&Buffer）中，以后若有相同的 SQL 语句执行则直接返回结果。
详细执行过程
1. Mysql客户端/服务端通信
通信模式
Mysql客户端与服务端的通信方式是“半双工”； 全双工：双向通信，发送同时也可以接收 半双工：双向通信，同时只能接收或者是发送，无法同时做操作 单工：只能单一方向传送 半双工通信： 在任何一个时刻，要么是有服务器向客户端发送数据，要么是客户端向服务端发 送数据，这两个动作不能同时发生。 所以我们无法也无需将一个消息切成小块进 行传输。 特点和限制：
- 客户端一旦开始发送消息，另一端要接收完整个消息才能响应。
- 客户端一旦开始接收数据没法停下来发送指令。
通信状态
对于一个mysql连接，或者说一个线程，时刻都有一个状态来标识这个连接正在做什么。
查看命令：
show full processlist / show processlist
:::warning
状态全集：
dev.mysql.com/doc/refman/…
:::
- Sleep 线程正在等待客户端发送数据
- Query 连接线程正在执行查询
- Locked 线程正在等待表锁的释放
- Sorting result 线程正在对结果进行排序
- Sending data 向请求端返回数据 可通过kill {id}的方式进行连接的杀掉
2. 查询缓存
**工作原理： ** 缓存SELECT操作的结果集和SQL语句； 新的SELECT语句，先去查询缓存，判断是否存在可用的记录集；
判断标准：
与缓存的SQL语句，是否完全一样（包括空格），区分大小写 (简单认为存储了一个key-value结构，key为sql，value为sql查询结果集)
mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%query_cache%';
+------------------------------+---------+
| Variable_name | Value |
+------------------------------+---------+
| have_query_cache | YES |
| query_cache_limit | 1048576 |
| query_cache_min_res_unit | 4096 |
| query_cache_size | 1048576 |
| query_cache_type | OFF |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF |
+------------------------------+---------+
6 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
各个Variable_name解释：
- query_cache_type
值：0 -– 不启用查询缓存，默认值； 值：1 -– 启用查询缓存，只要符合查询缓存的要求，客户端的查询语句和记录集 都可以缓存起来，供其他客户端使用，加上 SQL_NO_CACHE将不缓存； 值：2 -– 启用查询缓存，只要查询语句中添加了参数：SQL_CACHE，且符合查询缓存的要求，客户端的查询语句和记录集，则可以缓存起来，供其他客户端使用；
- query_cache_size
允许设置query_cache_size的值最小为40K，默认1M，推荐设置 为：64M/128M；
- query_cache_limit
限制查询缓存区最大能缓存的查询记录集，默认设置为1M。 命令可查看缓存情况：
mysql> show status like 'Qcache%';
+-------------------------+---------+
| Variable_name | Value |
+-------------------------+---------+
| Qcache_free_blocks | 1 |
| Qcache_free_memory | 1031872 |
| Qcache_hits | 0 |
| Qcache_inserts | 0 |
| Qcache_lowmem_prunes | 0 |
| Qcache_not_cached | 937 |
| Qcache_queries_in_cache | 0 |
| Qcache_total_blocks | 1 |
+-------------------------+---------+
8 rows in set (0.00 sec)
缓存失效的情况：
- 当查询语句select列中有一些不确定的数据时，则不会被缓存。如包含函数NOW()， CURRENT_DATE()等类似的函数，或者用户自定义的函数，存储函数，用户变 量等都不会被缓存；
- 当查询的结果大于query_cache_limit设置的值时，结果不会被缓存 。limit默认是1m；
- 对于InnoDB引擎来说，当一个语句在事务中修改了某个表，那么在这个事务 提交之前，所有与这个表相关的查询都无法被缓存。因此长时间执行事务， 会大大降低缓存命中率；
- 查询的表是系统表 比如：select * from mysql.user；
- 查询语句不涉及到表，比如select 1；
为什么mysql默认关闭了缓存？
- 在查询之前必须先检查是否命中缓存,浪费计算资源；
- 如果这个查询可以被缓存，那么执行完成后，MySQL发现查询缓存中没有这 个查询，则会将结果存入查询缓存，这会带来额外的系统消耗；
- 针对表进行写入或更新数据时，将对应表的所有缓存都设置失效；
- 如果查询缓存很大或者碎片很多时，这个操作可能带来很大的系统消耗。
适用场景：
以读为主的业务，数据生成之后就不常改变的业务。 比如门户类、新闻类、报表类、论坛类等。
3. 解析器
sql是个字符串，在解析器通过关键字from, where等词法分析，解析成解析树。
4. 预处理器
检查解析树的语法错误，是否有执行权限等，再生产新的解析树。
5. 优化处理
查询优化处理的三个阶段：
- 解析sql
通过lex词法分析,yacc语法分析将sql语句解析成解析树。 www.ibm.com/developerwo…
- 预处理阶段
根据mysql的语法的规则进一步检查解析树的合法性，如：检查数据的表 和列是否存在，解析名字和别名的设置。还会进行权限的验证。
- 查询优化器 (explain)
优化器的主要作用就是找到最优的执行计划。
查询优化器是如何找到最优执行计划的？
- 使用等价变化规则
5 = 5 and a > 5 改写成 a > 5 a < b and a = 5 改写成 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
min函数只需找索引最左边
max函数只需找索引最右边
myisam引擎count(*) 有优化
覆盖索引扫描
先对name列创建索引：
ALTER TABLE `sql_test`.`emp` ADD INDEX `idx` (`ename`);
再查看执行计划：
子查询优化
提前终止查询
用了limit关键字或主键使用不存在的条件 ，那么后面的数据就不用去遍历了
IN的优化
先将in的条件进行排序，再采用二分查找的方式，效率比or高。 从表中取出数据，通过二分查找in中条件的方式。 表有个列值为 1，2，3，4，5，6 sql条件为：where 1 or 2 or 3 or 4，那么耗时为O(n) sql条件为：where in (1,2,3,4) ，那么耗时为O(logn)
Mysql的查询优化器是基于成本计算的原则。他会尝试各种执行计划。 数据抽样的方式进行试验（随机的读取一个4K的数据块进行分析）。
6. 查询执行引擎
调用插件式的存储引擎的原子API的功能进行执行计划的执行。
7. 返回客户端
1、有需要做缓存的，执行缓存操作 2、增量的返回结果： 开始生成第一条结果时,mysql就开始往请求方逐步返回数据 好处： mysql服务器无须保存过多的数据，浪费内存 用户体验好，马上就拿到了数据
