Mysql架构图解读

Mysql服务端架构分为Server层和存储引擎层（可插拔式），Server层主要包含了连接器、缓存模块、分析器、优化器、执行器；可插拔的存储引擎主要有InnoDB、MyISAM、Memory。

当一个请求进入后的执行流程如下图的箭头所示：

一、Server层

1、连接器

连接器主要负责与Mysql客户端建立连接，权限认证，维持和管理链接。

当开始连接服务器时需要使用账号、密码登录服务器，执行命令：

mysql -h $ip -P $port -u $root -p $password

如果用户名验证不通过则会报错：Access denied for user；成功则继续调用权限表，获取用户权限信息，存储到类似本地线程变量中，后续分析器、优化器中会使用。当给当前用户权限进行修改后，自己需要重新登录才能获取新的权限信息，类似我们自己写权限相关代码时，会将权限、角色等相关信息存储到线程本地变量 ThreadLocal 中。

当与服务器建立链接后，我们可以使用 show processlist； 命令查看当前链接到服务器的客户端链接信息，如果status为sleep等状态表示处于空闲状态。记得自己刚开始开发项目时，客户端没有配置好，服务器请求量很低，特别是晚上，第二天来就会看到报错：Lost connection to MySQL server during query。就是在连接器模块报错的，服务端配置 wait_timeout 可以设置客户端再次请求时，判断是否超时，为8小时。

与服务器端的链接分为长链接和短连接。短连接本身每次都会执行TCP的三次握手和四次挥手，并且建立链接后会进行认证和权限相关的操作，我们需要防止客户端并发量递增时对服务器端的短连接风暴。现在开发项目Mysql客户端基本都基于线程池实现，线程本身是复用的长链接，长链接的弊端是会在服务端线程内部存储大量的查询缓存等信息，只有断开链接时才会释放。所以最好是使用长链接的同时，当执行了比较大的事务之后，手动断开链接，释放资源。在 5.7版本之后，mysql增加了mysql_reset_connection参数可以将链接初始化到刚刚创建链接时的状态，我们可以在长事务或者定时执行该操作。

2、缓存模块

缓存模块是一直比较弊病的模块，在 Mysql 8之后已经废弃掉了。由于查询时根据整个sql进行hash计算，我们知道hash计算哪怕原字符有一个标点不同那么hash值也完全不同，所以一定要sql一模一样才能匹配缓存。

但是整个表只要有一点修改操作就会将所有缓存进行删除，即可能费了很大的力气进行缓存，但是还没执行缓存查询就被删除了。

所以缓存只适用于配置表等基本不会变动的数据，但是个人理解，随着redis等旁路缓存的普及，基于所有的项目都有缓存，那么数据库的缓存弊病多使用。

• query_cache_type 设置为 off/on 缓存是否开启；
• query_cache_size = 0：缓存大小，可以设置如：128M；
• 也可以将 query_cache_type 设置为 ：DEMAND， 在需要缓存时显示调用，如： select SQL_CAHCE * from table where id = 100;

3、分析器（分析需要做什么）

读执行的sql进行词法和语法分析，词法分析需要解析如select是一个查询语句，查询的具体表名，查询的条件等；语法分析如 sql字符串 是否符合sql规范，是否符合Mysql 自己的sql规范等。

一般遇到的

you have an error in your SQL syntax use near...

就是在该模块报出的。

4、优化器（分析怎么做）

优化器主要负责索引的选择、多表关联时的 join 顺序，这些都具体在后面专门进行分析。

5、执行器（执行过程）

执行器负责具体调用底层的存储引擎接口，处理数据。

rows_examined调用底层引擎接口查询的条数或次数，有可能这里调用一次叠加一次，但是内部可能查询了多行数据。

二、存储引擎层

常用的存储引擎有InnoDB、MyISAM、Memory，现在很多公司的数据库规范直接规定创建表只能使用 InnoDB，不仅仅是因为支持事务，还与运维时候的数据备份等相关。

在 Mysql 5.5后，将默认的存储引擎从 MyISAM变更为 InnoDB，只是个人还是比较喜欢或者建议在创建表时，显示设置存储引擎 engine = Innodb。

Memory引擎作为临时表的默认存储引擎，当执行复杂sql或数据量比较大需要使用临时表；或者我们自己手动基于临时表实现业务时，都会用到Memory存储引擎，所以还是需要关注的。

存储引擎需要关注具体的数据结构：

InnoDB只支持B+树的数据结构，而Memory引擎支持B+树和Hash索引。

B+树支持快速的读写，并且时间复杂度为O(logN)，支持区间查询。

Hash索引读写的时间复杂度近似O(1)，比较适合内存中使用，不支持区间查询。

三、查询流程

select name from table_1 where email = 'XXX'; // 比如该表使用 innoDB引擎

• 1、【连接器】先使用长链接或者短链接，使用用户名和密码进行登录操作；
• 2、【连接器】执行上面的select语句，到连接器；
• 3、【缓存模块】判断是否有开启缓存，或者要查询缓存，有查询完成后需要回执缓存；
• 4、【解析器】检查sql的词法、语法分析，是否sql有问题；
• 5、【优化器】判断是否有索引，是否需要进行优化等（这里没有join等操作）；

email无索引：

• 6、【执行器】、调用innoDB引擎接口获取表的第一条数据，判断 eamil是否相等，如果是则放入结果集中，叠加器rows_examined++
• 7、【执行器】、重复执行上面的动作，一直到表的最后一行
• 8、【执行器】、将结果集返回给客户端

email有索引：（之前一直以为是innoDB直接返回了所有满足条件的结果集给执行器）

• 6、【执行器】、调用InnoDB的满足条件的第一行数据，内部查询走索引
• 7、【执行器】、获取满足条件的下一行
• 8、【执行器】、返回结果集

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。