MySQL学习Day18——逻辑架构

一、逻辑架构剖析:

1.服务器处理客户端请求:

首先 MySQL 是典型的C/S架构，即client/Server架构，服务器端程序使用的mysqld。不论客户端进程和服务器进程是采用哪种方式进行通信，最后实现的效果都是:客户端进程向服务器进程发送段文本(SQL语句)，服务器进程处理后再向客户端进程发送一段文本(处理结果)。

2.Connectors:

Connectors指的是不同语言中与SQL的交互。MySQL首先是一个网络程序，在TCP之上定义了自己的应用层协议。所以要使用MySQL，我们可以编写代码，跟MySQL Server建立TCP连接，之后按照其定义好的协议进行交互。或者比较方便的办法是调用SDK，比如NativeC API、JDBC、PHP等各语言MySQL Connector，或者通过ODBC。但通过SDK来访问MySQL，本质上还是在TCP连接上通过MySQL协议跟MySQL进行交互。

3.第一层:连接层(客户端与服务器端建立连接，客户发送SQL至服务器端)

系统(客户端)访问MySQL服务器前，做的第一件事就是建立TCP连接。经过三次握手建立连接成功后，MySQL服务器对TCP传输过来的账号密码做身份认证、权限获取:

(1)用户名或密码不对，会收到一个Access denied for user错误，客户端程序结束执行;

(2)用户名密码认证通过，会从权限表查出账号拥有的权限与连接关联，之后的权限判断逻辑都将依赖于此时读到的权限。

多个系统都可以和MySQL服务器建立连接，每个系统建立的连接不止一个。为了解决TCP无限创建与TCP频繁创建销毁带来的资源耗尽、性能下降问题。MySQL服务器里有专门的 TCP连接池限制连接数,并且采用长连接模式复用TCP连接来解决上述问题。TCP 连接收到请求后，必须要分配给一个线程专门与这个客户端的交互。所以还会有个线程池，去走后面的流程。每一个连接从线程池中获取线程，省去了创建和销毁线程的开销。

4.第二层:服务层(对SQL语句进行查询处理，与数据库文件的存储方式无关)

第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的査询，SQL的分析和优化及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査询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化，最后生成相应的执行操作。如果是SELECT语句，服务器还会査询内部的缓存。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。

(1)SQL Interface:SQL接口

接收用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果。比如SELECT...FROM就是调用SQLInterface。MySQL支持DML(数据操作语言)、DDL(数据定义语言)、存储过程、视图、触发器、自定义函数等多种SQL语言接口。

(2)Parser:解析器

在解析器中对SQL语句进行语法分析、语义分析。将SQL语句分解成数据结构，并将这个结构传递到后续步骤，以后SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的。如果在分解构成中遇到错误，那么就说明这个SQL语句是不合理的。具体来说，在SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析，并为其创建语法树，并根据数据字典丰富查询语法树，会验证该客户端是否具有执行该查询的权限。创建好语法树后，MySQL还会对SQL查询进行语法上的优化，进行查询重写。

(3)Optimizer:优化器

SQL语句在语法解析之后和查询之前会使用査询优化器确定SQL语句的执行路径，生成一个执行计划。这个执行计划表明应该使用哪些索引进行査询(全表检索还是使用索引检索)，表之间的连接顺序如何，最后会按照执行计划中的步骤调用存储引擎提供的方法来真正的执行查询，并将查询结果返回给用户。

(4)Cache & Buffers:查询缓存组件

MySQL内部维持着一些cache和Bufer，比如Query Cache用来缓存一条SELECT语句的执行结果，如果能够在其中找到对应的查询结果，那么就不必再进行查询解析、优化和执行的整个过程了，直接将结果反馈给客户端。这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存，记录缓存，key缓存，权限缓存等。这个查询缓存可以在不同客户端之间共享。

5.第三层:引擎层()与数据库文件打交道，负责数据的存储和读取

和其它数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用，主要体现在存诸引擎的架构上，插件式的存储引擎架构将査询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。同时开源的MySQL还允许开发人员设置自己的存储引擎。这种高效的模块化架构为那些希望专门针对特定应用程序需求(例如数据仓库、事务处理或高可用性情况)的人提供了巨大的好处，同时享受使用一组独立于任何接口和服务的优势存储引擎。

插件式存储引擎层(Storage Engines)真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，对物理服务器级别维护的底层数据执行操作，服务器通过API与存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有的功能不同。

二、SQL执行流程:

1.查询缓存:Server如果在查询缓存中发现了这条SQL语句，就会直接将结果返回给客户端，如果没有，就进入解析器阶段。查询缓存的效率往往是不高的。之前执行过的语句及其结果可能会以key-value对的形式被直接缓存在内存中。key是查询的语句，value 是查询的结果。如果新的查询能够直接在这个缓存中找到key，那么这个value就会被直接返回给客户端。如果语句不在查询缓存中，就会继续后面的执行阶段。执行完成后，执行结果会被存入查询缓存中。

2.解析器:在解析器中对SQL语句进行语法分析和语义分析。如果没有命中查询缓存，就要开始真正执行语句。首先MySQL需要知道你要做什么，因此需要对 SQL 语句做解析。SQL语句的分析分为词法分析与语法分析。分析器先做“ 词法分析”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条 SOL语句，MySQL需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么。接着要做“ 语法分析”。根据词法分析的结果，语法分析器(比如:Bison)会根据语法规则，判断你输入的这个SQL语句是否满足 MySQL 语法。如果SQL语句正确，就会生成一个语法树。

3.优化器:在优化器中会确定SQL语句的执行路径。一条查询可以有多种执行方式，最后都返回相同的结果。优化器的作用就是找到其中最好的执行计划。在优化器中可分为逻辑查询优化和物理查询优化。逻辑查询优化就是通过改变 SQL语句的内容来使得 SQL 查询更高效，同时为物理查询优化提供更多的候选执行计划。通常采用的方式是对 SQL语句进行等价变换，对查询进行重写，而查询重写的数学基础就是关系代数。对条件表达式进行等价谓词重写、条件简化，对视图进行重写，对子查询进行优化，对连接语义进行了外连接消除、嵌套连接消除等。物理查询优化是基于关系代数进行的查询重写，而关系代数的每一步都对应着物理计算，这些物理计算往往存在多种算法，因此需要计算各种物理路径的代价，从中选择代价最小的作为执行计划。在这个阶段里，对于单表和多表连接的操作，需要高效地使用索引，提升查询效率。

4.执行器:在执行前需要判断用户是否具有相应的权限，如果没有就会返回权限错误。如果具备权限，就会执行SQL查询并返回结果。如果有权限，就打开表继续执行。打开表的时候，执行器就会根据表的引擎定义调用存储引擎API对表进行读写。存储引擎API只是抽象接口，下面还有存储引擎层，具体实现还是要看表选择的存储引擎。

三、数据库缓冲池(buffer pool):

InnoDB存储引擎是以页为单位来管理存储空间的，增删改査操作其实本质上都是在访问页面(包括读页面、写页面、创建新页面等操作)。而磁盘I/O需要消耗的时间很多，而在内存中进行操作，效率则会高很多，为了能让数据表或者索引中的数据随时被我们所用，DBMS会申请占用内存来作为数据缓冲池，在真正访问页面之前，需要把在磁盘上的页缓存到内存中的Buffer Pool之后才可以访问。这样做的好处是可以让磁盘活动最小化，从而减少与磁盘直接进行I/O的时间。这种策略对提升SQL语句的查询性能来说至关重要。如果索引的数据在缓冲池里，那么访问的成本就会降低很多。

1.缓冲池(Buffer Pool)

缓冲池重要性:

InnoDB存储引擎在处理客户端的请求时，当需要访问某个页的数据时，就会把完整的页的数据全部加载到内存中也就是说即使只需要访问一个页的一条记录，那也需要先把整个页的数据加载到内存中。将整个页加载到内存中后就可以进行读写访问，在进行完读写访问之后并不着急把该页对应的内存空间释放掉，而是将其缓存起来，这样将来有请求再次访问该页面时，就可以省去磁盘I/O的开销了。

缓存原则:优先对使用频次高的热数据进行加载。

缓冲池的预读特性:

缓冲池的作用就是提升I/O效率，而我们进行读取数据的时候存在一个“局部性原理”，也就是说我们使用了一些数据，大概率还会使用它周围的一些数据，因此采用“预读”的机制提前加载，可以减少未来可能的磁盘I/O操作。

2.缓冲池读取数据:

实际上，当对数据库中的记录进行修改的时候，首先会修改缓冲池中页里面的记录信息，然后数据库会以一定的频率刷新到磁盘上。注意并不是每次发生更新操作，都会立刻进行磁盘回写。缓冲池会采用一种叫做checkpoint的机制将数据回写到磁盘上，这样做的好处就是提升了数据库的整体性能。

3.查看和设置缓冲池的大小:

1.如果使用的是MyISAM存储引擎，只缓存索引，不缓存数据。对应的键缓存参数为key_buffer_size
2.如果使用的是Innodb存储引擎，可通过查看innodb_buffer_pool_size变量来查看缓冲池大小
命令为:show variables like innodb_buffer_pool_size
设置缓冲池大小的命令为:set global innodb_buffer_pool_size = xxxx