前言

上一篇介绍了 MySQL 默认的 InnoDB 存储引擎是如何存储和组织数据的，这一篇将介绍 MySQL 的逻辑架构，以及分析一条 SQL 语句的具体执行过程。

逻辑架构

MySQL 的架构共分为两层：Server 层和存储引擎层。

• Server 层负责建立连接、分析和执行 SQL。MySQL 大多数的核心功能模块都在这实现，主要包括连接器，查询缓存、分析器、预处理器、优化器、执行器等。另外，所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等）和所有跨存储引擎的功能（如存储过程、触发器、视图等）都在 Server 层实现。
• 存储引擎层负责数据的存储和提取。支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎，不同的存储引擎共用一个 Server 层。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，从 MySQL 5.5 版本开始， InnoDB 成为了 MySQL 的默认存储引擎。我们常说的索引数据结构，就是由存储引擎层实现的。

执行流程

连接器

连接的过程需要先经过 TCP 三次握手，因为 MySQL 是基于 TCP 协议进行传输的。

TCP 网络连接建立成功后，服务端与客户端之间会建立一个 session 会话，紧接着会对登录的用户名和密码进行效验，首先会查询自身的用户表信息，判断输入的用户名是否存在，如果存在则会判断输入的密码是否正确。密码正确后，会从连接池中分配一条空闲线程维护当前客户端的连接；如果没有空闲线程，则会创建一条新的工作线程。之后线程会查询用户所拥有的权限，并对其授权，后续 SQL 执行时，都会先判断是否具备相应的权限。

空闲连接在超过最大空闲时长（wait_timeout）之后，连接器会自动将它断开。

一个处于空闲状态的连接被服务端主动断开后，客户端并不会马上知道，等到客户端在发起下一个请求的时候，才会收到报错。

连接池

Connection Pool，是程序启动时建立足够的数据库连接，并将这些连接组成一个连接池，由程序动态地对池中的连接进行申请、使用、释放。主要是为了复用线程、管理线程以及限制最大连接数。

当一个客户端尝试与 MySQL 建立连接时，MySQL 内部都会派发一条线程负责处理该客户端接下来的所有工作。

线程的频繁创建和销毁都会耗费大量资源，通过复用线程的方式，不仅能减少开销，还能避免内存溢出等问题。

数据库连接池可以设置最小连接数和最大连接数：

• 最小连接数：是连接池一直保持的数据库连接，如果应用程序对数据库连接的使用量不大，将会有大量的数据库连接资源被浪费。
• 最大连接数：是连接池能申请的最大连接数，如果数据库连接请求超过次数，后面的数据库连接请求将被加入到等待队列中。

查询缓存

连接器的工作完成后，客户端会向 MySQL 服务器发送 SQL 语句，MySQL 服务器收到 SQL 语句后，就会分析出 SQL 语句的第一个字段，看看是什么类型的语句。

如果查询语句（select 语句），MySQL 就会先去查询缓存（ Query Cache ）里查找缓存数据，看看之前有没有执行过这一条命令，这个查询缓存是以 key-value 形式保存在内存中的，key 为 SQL 查询语句的哈希值，value 为 SQL 语句查询的结果。

如果查询的语句命中查询缓存，那么就会直接返回 value 给客户端。如果查询的语句没有命中查询缓存中，那么就要往下继续执行，等执行完后，查询的结果就会被存入查询缓存中。

查询缓存往往弊大于利，因为只要有对表的更新，就会导致表上的所有查询缓存被清空。所以，MySQL8.0 版本直接将查询缓存删掉了。

这里说的查询缓存是 server 层的，也就是 MySQL8.0 版本移除的是 server 层的查询缓存，并不是 Innodb 存储引擎中的 buffer poll。

分析SQL

在正式执行 SQL 查询语句之前， MySQL 会先对 SQL 语句做分析，这个工作交由由分析器来完成。分析器可以将输入的 SQL 语句转换为计算机可以理解的形式（语法树，Syntax Tree）。

分析器会做如下两件事情：

• 词法分析：MySQL 会根据输入的字符串识别出关键字出来，构建出 SQL 语法树。

• 语法分析：根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断输入的 SQL 语句是否满足语法规则。

语法树大致结构如下：

当词法分析和语法分析出错时，分析器会抛出异常。比如语法结构出错、出现了无法识别的字符等。

表或者字段不存在，并不是在分析器里做的，而是在预处理阶段完成。

执行SQL

每条 SQL 语句主要可以分为以下这三个阶段：

• prepare ，预处理阶段；
• optimize ，优化阶段；
• execute ，执行阶段；

预处理器

• 检查 SQL 查询语句中的表或者字段是否存在；
• 将 select * 中的 * 符号，扩展为表上的所有字段

优化器

优化器会根据语法树制定多个执行计划，然后确定最优的执行计划。

• 在表里存在多个索引的时候，决定使用哪个索引；
• 在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序；

执行器

判断用户权限，然后根据执行计划执行 SQL 语句。

Select流程

执行一条查询语句大致过程如下：

1. 连接器：建立连接、校验用户身份和权限；
2. 查询缓存：如果开启了查询缓存，则需要判断是否命中，如果命中查询缓存则直接返回，否则继续往下执行；
3. 分析器：通过词法分析和语法分析构建语法树，并知道这是一条查询语句；
4. 执行器：
   1. 预处理阶段：检查表或字段是否存在；将 select * 中的 * 符号扩展为表上的所有列；
   2. 优化器决定要使用的索引等，选择查询成本最小的执行计划；
   3. 执行器根据执行计划执行 SQL 查询语句，从存储引擎读取记录，返回给客户端。

Update流程

更新语句也类似于查询语句，在执行前需要：

1. 连接器连接数据库。
2. 分析器通过词法分析和语法分析知道这是一条更新语句。
3. 优化器决定要使用的索引等。
4. 执行器负责具体的执行过程。

执行器更新一条记录的具体流程如下：

1. 执行器负责具体执行，会调用存储引擎的接口，通过主键索引树搜索获取 id=1 这一行记录：
   • 如果 id=1 这一行所在的数据页本来就在内存 Buffer Pool 中，就直接返回给执行器更新；
   • 如果记录不在内存 Buffer Pool，将数据页从磁盘读入到内存 Buffer Pool，返回记录给执行器。
2. 执行器得到聚簇索引记录后，会看一下更新前的记录和更新后的记录是否一样：
   • 如果一样的话就不进行后续更新流程；
   • 如果不一样的话就把更新前的记录和更新后的记录都当作参数传给 InnoDB 层，让 InnoDB 真正的执行更新记录的操作；
3. 开启事务， InnoDB 层更新记录前，首先要记录相应的 undo log，因为这是更新操作，需要把被更新的列的旧值记下来，也就是要生成一条 undo log，undo log 会写入 Buffer Pool 中的 Undo 页面，不过在内存修改该 Undo 页面后，需要记录对应的 redo log。
4. InnoDB 层开始更新记录，会先更新内存（同时标记为脏页），然后将记录写到 redo log 里面（先写到内存中的 redo log buffer 中，再根据刷盘规则写入到 redo log 文件），这个时候更新就算完成了。为了减少磁盘I/O，不会立即将脏页写入磁盘，后续由后台线程选择一个合适的时机将脏页写入到磁盘。（WAL 技术）
5. 至此，一条记录更新完了。
6. 在一条更新语句执行完成后，然后开始记录该语句对应的 binlog，此时记录的 binlog 会被保存到 binlog cache，并没有刷新到硬盘上的 binlog 文件，在事务提交时才会统一将该事务运行过程中的所有 binlog 刷新到硬盘。
7. 事务提交（为了方便说明，这里不说组提交的过程，只说两阶段提交）：
   • prepare 阶段：将 redo log 对应的事务状态设置为 prepare，然后将 redo log 刷新到硬盘；
   • commit 阶段：将 binlog 刷新到磁盘，接着调用引擎的提交事务接口，将 redo log 状态设置为 commit（将事务设置为 commit 状态后，刷入到磁盘 redo log 文件）；

最后

本文介绍了 MySQL 的逻辑架构和执行流程。逻辑架构分为 Server 层和存储引擎层。执行流程主要是在 Server 层完成的，主要由连接器、分析器、优化器、执行器完成。

下一节将介绍 MySQL 的索引。