1. MySQL架构一共分为两层 server 和 存储引擎层（一般为Innodb引擎）

     主要执行流程都在server层：连接器，查询缓存，解析SQL（解析器），执行SQL（预处理器，优化器，执行器）

    存储引擎层：索引数据结构由引擎层实现，Innodb引擎支持的是B+树索引。数据表中创建的主键索引和二级索引都由B+树实现。

     执行一条SQL语句会发生什么

1. 连接器：  与客户端进行TCP三次连接（长连接）

                    校验用户名和密码

                    用户名验证通过后，会基于此时读取到的用户权限来进行逻辑判断

       TCP长连接不会轻易断开，所以使用长连接的好处就是减少建立连接和断开连接的过程。

      但是时间长了它也会占用内存过多，因此会采用以下两种方式来断开连接：

               1） 定期断开长连接

               2）客户端主动重置连接

 2.查询缓存：查询语句如果命中查询缓存则直接返回，否则继续往下执行。MySQL 8.0 已删除该模块；（因为当有表更新之后，对应的语句就会被清除，所以会比较鸡肋）

3. 解析SQL：两个过程：

              1. 词法分析：根据输入的字符识别出来关键字，构建SQL语法树，方便后面的模块获取SQL类型，表名，字段名。

              2.语法分析：根据词法分析的语法树，判断该语句是否符合MySQL的语法。

4. 执行SQL 

    1. 预处理器：

                      检查SQL语句中的表和字段是否存在

                      将SQL语句中的 * 扩展为表中的所有列

    2. 优化器：

                      基于查询成本考虑，选择成本最小的执行计划。（主要选择主键索引还是二级索引）

   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；

MySQL一行记录是怎么存储的

MySQL数据文件存放在哪个文件？

一共有三个文件： db.opt  用来存放当前数据库的默认字符集和字符校验规则

                              t_order.frm 用来存放当前表结构

                              t_order.ibd 用来存放当前表数据（MySQL数据存放在这里）

表空间的文件结构：

 行：数据库表中的数据都是按行的形式存储，每行记录根据不同的行格式采用不同的存储结构。

页：每次只读取一行效率会很低，所以数据库读取数据都是以页为单位来读取数据。默认每个页的大小都是16KB。

区：Innodb存储引擎是以B+树的形式存储，B+树的每一层都是以双向链表的形式连接起来。但是链表中相邻的两个页之间并不是连续的，所以使用区的形式，让页与与页之间相邻。所以，当表中的数据量较大时，按照区为单位分配内存空间，每个区的大小为1MB。

段：表空间是由多个段组成，段由多个区组成。段有数据段，索引段，回滚段等

索引段：存放B+树中非叶子节点的区的集合

数据段：存放B+树中叶子节点的集合

回滚段：存放的是回滚数据的区的集合。

Innodb的行格式：COMPACT

Innodb的行格式一共分为两个部分：记录的额外信息，记录的真实数据

记录的额外信息一共分为三个部分：变长字段长度列表，NULL值列表，记录头信息。

记录的真实数据：

前面包含三个字段：

row_id : 当建表的时候设置了主键或者唯一约束，那么就不会有row_id字段。

trx_id : 事务id，表明了当前数据是由哪个事务生成的。

roll_pointer : 这条记录上一个版本的指针。 

总结：

MySQL的NULL值是怎么存放的：

是由Compact行格式中的NULL值列表来标记NULL的列，NULL不会存储在行格式中的真实数据部分。

MySQL如何知道varchar(n) 实际占用的数据大小：

利用行格式中的变长字段长度列表。

行溢出后，多余的数据怎么处理：

当一行存储不了所有的数据后，会将多余的数据存储到溢出页。并且在真实数据部分流出20KB的空间用来指向溢出页的地址。