mysql是我们开发过程中使用的最多的数据库，大多数程序员平时都是做CRUD，如果CRUD慢了，那就再加一个索引，如果加上索引还不行，那基本上开发就没辙了，因为对mysql内部理解不深入、不清晰，所以问题无从下手，比如，涉及存储引擎、执行计划、缓存之类的优化和调试，这类内容最后还是得专业的DBA来做。

但是，如果我们开发自己也能来做，一来可以提升自己的技术能力和技术深度，二来可以获得更好的职场上升机会，从而获得更多的加薪，所以我们开发不仅要会使用mysql，还要深入了解mysql，至少也得知道mysql由哪几块组成，每一个块的职责是什么，遇到问题时也有排查方向。

本文的核心内容就是梳理mysql的逻辑架构图，分别说明mysql逻辑架构中每一块的工作内容和职责。见下图mysql逻辑架构图：

MySQL Server

Services&utilities

这是一个包含了各种管理和监控工具的组件，它主要用于提供对MySQL数据库的管理、监控和维护功能。

首先是Services，Services主要负责处理来自客户端的连接请求，包含了MySQL的大多数核心服务，包括验证用户的身份、连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，以及负责SQL语句的解析、优化、缓存查询以及所有内置函数（如日期、时间、加密函数等）的实现，同时Service层也负责实现所有跨存储引擎的功能，如存储过程、触发器和视图等。

其次是Utilities，这里包含一些用于数据库备份和恢复、数据导入导出、性能监控和分析、安全管理等方面的工具，这些工具可以通过命令行或图形用户界面访问，并提供了一系列功能和选项，以满足不同用户的需求，常见的Utilities包括：

mysqldump：用于备份数据库或单个表的内容，并将其导出为SQL脚本文件。
mysqlimport：用于从文本文件或其他格式的文件导入数据到MySQL表中。
mysqlshow：显示数据库、表或列的信息，帮助用户了解数据库结构。
mysqladmin：执行管理操作，如关闭数据库、刷新表、检查表等。

Connection Pool

连接池的首要作用是复用已经创建的数据库连接，这样，当一个新的请求来临时，它不需要重新走完整的TCP三次握手流程，直接从连接池里取出一个空闲连接来使用，大大提升了处理速度。可以设定连接的最大数量，防止因为过多的数据库连接导致服务器资源耗尽。当数据库服务器负载过高时，通过连接池的限制可以避免过多的连接请求对数据库造成影响，保证了数据库的稳定运行。它具有以下核心参数：

max_connections: 这是一个非常重要的参数，它定义了MySQL服务器同时允许的最大连接数。当连接数达到此值时，新的连接请求可能会被拒绝。这个参数直接影响到连接池的大小。
connection_timeout: 这个参数定义了一个连接在连接池中的最大存活时间。如果一个连接在这个时间内没有被使用，它将被关闭并从连接池中移除。
wait_timeout: 这个参数定义了连接空闲多久后会被断开。它可以影响连接池中连接的可用性。
max_used_connections: 这个参数记录了服务器启动后同时使用的连接的最大数量。它可以帮助你评估是否需要增加或减少连接池的大小。
threads_cached: 该参数表示缓存的线程的数量。当一个客户端断开之后，如果线程数量小于threads_cached，该线程不会被立即销毁，而是放入线程缓存中，等待被别的客户端使用。
thread_cache_size: 这个参数用来设置线程缓存的大小。一般来说，如果应用有大量的新建连接，应该调大这个参数。线程缓存命中率=Threads_created/Connections，命中率越低越好。

除了上述参数外，还有其他与连接池相关的参数，如innodb_thread_concurrency等，它用于控制InnoDB存储引擎内部的并发线程数量。

SQL Interface

它是整个数据系统与用户进行交互的关键部分，负责接收并处理用户的SQL命令。

具体来说，当用户提交一个SQL命令时如select*from tb_user，这个命令首先会被送到SQL Interface模块。然后，SQL Interface会根据这个命令的内容对其进行分类和解释。如果这个命令是一个SELECT语句，那么SQL Interface就会将其转发到查询缓存或解析器模块；如果这是一个INSERT、UPDATE或DELETE等数据修改语句，那么SQL Interface则会将其发送到事务管理模块。此外，SQL Interface还负责向用户提供查询结果。当解析器或存储引擎处理完一条SQL命令后，它们会把结果发送回给SQL Interface。然后，SQL Interface再把这些结果组织起来，并最终返回给用户。

Parser

SQL Parser负责将用户输入的SQL命令转换成MySQL内部可以理解的指令。同时将其转换成内部的数据结构，并为后续的查询优化和执行提供必要的信息。它主要做以下几件事情：

SQL语句解析: 解析器的首要任务是接收输入的SQL语句，并将其拆解成多个组成部分，如SELECT、FROM、WHERE等关键字、表名、列名、运算符等。这个过程称为词法分析。
语法验证: 在拆解SQL语句后，解析器会根据MySQL的语法规则验证这些组成部分是否合法。如果输入的SQL语句不符合MySQL的语法规则，解析器会报错并拒绝执行该语句。
生成数据结构: 如果SQL语句在语法上是合法的，解析器会将这些组成部分转化为MySQL服务器内部使用的数据结构。这些数据结构为后续的操作，如查询优化和执行，提供了基础。
语义分析: 除了语法分析外，解析器还可能进行语义分析，例如检查引用的表和列是否存在、检查权限等。

Optimizer

它的作用至关重要，负责优化SQL查询的执行计划，以提高性能和效率，直接影响数据库查询的执行方式和速度。

查询优化：SQL Optimizer通过分析查询语句、数据库结构和索引等信息，生成最优的执行计划。它选择不同的查询执行策略，如选择最合适的索引、确定连接顺序等，以便高效地检索数据并返回查询结果。
执行计划生成：SQL Optimizer根据查询语句中的表、索引、连接条件等，生成执行计划。执行计划描述了查询执行的详细步骤和访问方法，包括数据的访问顺序、连接方式、索引选择等。一个优秀的执行计划可以显著减少查询执行的时间和资源消耗。
索引选择：SQL Optimizer根据查询条件和表结构，选择合适的索引来加速查询。它评估不同索引的成本和效益，并选择最优的索引来检索数据。通过合理选择索引，可以提高查询性能，减少磁盘I/O操作和数据扫描的数量。
查询重写：在某些情况下，SQL Optimizer可能会对查询语句进行重写，以改进执行计划。例如，它可以将复杂的子查询转换为连接操作，或者将多个连接操作重写为单个连接操作。这些重写操作可以简化查询执行的逻辑，提高效率。

此外，MySQL也提供了一些工具供我们查看和分析优化器的工作过程，例如Optimizer Trace特性。通过开启Optimizer Trace，可以将优化器的决策和执行过程输出为文本形式，帮助我们更好地理解和控制优化器的行为。

虽然MySQL的优化器非常强大，但也有其局限性。比如对于包含count()+group by之类的sql，MySQL的优化效果可能不尽如人意。

Caches

它主要用于缓存查询结果，以提高查询性能。

当SQL Optimizer生成了一个优化后的查询计划后，它就会将这个查询计划传递给存储引擎执行。存储引擎会根据这个查询计划来检索出所需的数据，并将结果返回给SQL Optimizer。此时，SQL Optimizer会选择是否将这个查询结果缓存在Cache中。如果选择了缓存，则下次遇到相同的查询时，就可以直接从缓存中获取结果，而无需再次访问磁盘上的数据文件。

Caches的使用对于提升MySQL性能非常重要，但也有一些需要注意的地方：

缓存失效：如果数据库中的数据发生变化，那么相应的查询缓存就会失效。因此，对于经常更新数据的应用程序，查询缓存可能不太有效。
缓存占用资源：缓存会占用一定的内存资源，因此需要根据实际情况合理配置缓存大小，避免过度消耗服务器资源。

为了合理利用查询缓存，我们需要理解并掌握一些相关的参数和设置。例如，可以通过设置query_cache_limit参数来限制可缓存具体查询结果的最大值；通过设置query_cache_size参数来调整查询缓存的大小；通过设置query_cache_type参数来决定是否启用查询缓存等。

Storege Engines

MySQL最显著的特点是采用了插件式的存储引擎体系结构。

Pluggable Storage Engines是一个用于管理不同类型的数据库存储引擎的关键组件。它使得MySQL能够支持多种不同的数据存储方式，以满足不同场景下的需求。这意味着服务器中的查询执行引擎通过API接口与存储引擎进行通信，而这个接口则屏蔽了不同存储引擎之间的差异。因此，无论使用哪种存储引擎，对于上层的应用来说，都可以保持相对的一致性和简单性。具体来说，MySQL中的存储引擎是指负责处理数据存储和检索操作的底层程序。每个存储引擎都有其特定的优点和缺点，适用于不同的应用场景。例如，MyISAM存储引擎适合于读取密集型的应用场景，而InnoDB存储引擎则适合于写入密集型的应用场景。为了方便用户选择和使用合适的存储引擎，MySQL引入了Pluggable Storage Engines的概念。通过这个组件，用户可以在运行时动态地加载和卸载不同的存储引擎，以满足不同的应用需求。

Logs and Files

这块区域包含两部分内容，

1、日志（Logs），日志是MySQL数据库中用于记录数据库操作和事务的重要工具。它们帮助数据库管理员跟踪数据库活动，进行故障恢复，以及优化数据库性能。在MySQL中，主要有以下几种类型的日志：

通用日志（General Logs）：通用日志记录了MySQL服务器的所有操作，包括SQL语句的执行、复制、备份等。这些日志可以帮助管理员监控和管理数据库服务器。
慢查询日志（Slow Query Logs）：慢查询日志记录了执行时间超过特定阈值的SQL语句。这些日志帮助管理员识别性能问题，如数据库查询的瓶颈和不必要的复杂查询等。
错误日志（Error Logs）：错误日志记录了MySQL服务器的错误信息，包括启动、运行和停止过程中出现的错误。这些日志帮助管理员诊断和解决数据库服务器的问题。
二进制日志（Binary Logs）：二进制日志记录了数据库的所有更新操作，包括插入、更新和删除操作。这些日志用于数据备份、主从复制以及恢复数据到特定时间点。
事务日志（Transaction Logs）：事务日志记录了事务的提交和回滚信息，用于保证事务的一致性和ACID属性。它们在InnoDB存储引擎中发挥作用。

2、文件（Files）：

在MySQL数据库中，文件是用来存储数据和元数据的。主要有以下几种类型的文件：

数据文件（Data Files）：数据文件存储了数据库中的实际数据，包括表中的行、列和索引等。每个数据库在MySQL中都有对应的数据文件。
配置文件（Configuration Files）：配置文件包含了MySQL服务器的配置信息，如端口号、用户名、密码等。这些文件帮助管理员配置和管理MySQL服务器。
日志文件（Log Files）：日志文件包括前面提到的各种日志文件，如通用日志、慢查询日志等。它们帮助管理员监控和管理数据库服务器。
临时文件（Temporary Files）：临时文件用于存储临时数据和中间结果，如排序操作产生的临时表等。它们帮助优化数据库查询的性能。
备份文件（Backup Files）：备份文件是数据库数据的副本，用于数据恢复和备份策略的实施。

logs和files在MySQL数据库架构中扮演着重要的角色。它们帮助维护数据库的稳定性和可靠性，并提供诊断、监控和管理数据库的工具和方法。在使用和管理MySQL数据库时，理解这些日志和文件的用途和特点是非常重要的。

Files System

这块内容比较简单，指用来支撑MySQL运行的文件系统，比如运行在linux需要ext4文件系统支持，运行在window上需要NFTS文件系统支持，

总结

MySQL的逻辑架构可以分为几个层次，每个层次都有特定的功能和组件：

连接层（Connection Layer）：这一层负责处理客户端的连接请求，管理连接和会话。它支持多种连接协议，如TCP/IP、Unix套接字等。同时还支持身份验证和安全性相关的操作，如用户身份验证、访问控制列表（ACL）管理等。
服务层（Services Layer）：这一次负责在处理底层数据之前执行所有的操作，包括解析SQL查询、权限检查、查询优化、缓存管理等。同时这一层还负责执行内置函数和操作符，并提供各种SQL扩展和功能。
引擎层（Storage Engine Layer）：引擎层通过API与服务层进行通信，提供数据的底层操作，如数据的存储、检索、索引和事务管理。MySQL支持多种存储引擎，每种引擎具有不同的特性和优势。
存储层（Storage Layer）：存储层负责实际的数据存储和管理。它通常建立在文件系统之上，使用文件来存储数据库的数据和索引。存储层还与存储引擎进行交互，提供数据的持久化存储和访问。

完！！！

MySQL逻辑架构整理