MySQL逻辑架构

2022/1/27 19:17:37

编程Tag： mysql 缓存查询存储逻辑架构 SQL 引擎

本文主要是介绍MySQL逻辑架构，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

九、MySQL逻辑架构

1 整体架构

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。主要体现在存储引擎的架构上。
插件式的存储引擎架构将查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。

整体架构如图所示：

2 连接层

最上层是一些客户端和连接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于tcp/ip的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。

Connections：指的是不同语言中与SQL的交互。
Connection Pool：连接池，管理、缓冲用户连接，线程处理等需要缓存的需求。
- 负责监听对 MySQL Server 的各种请求，接收连接请求，转发所有连接请求到线程管理模块。
- 每一个连接上 MySQL Server 的客户端请求都会被分配（或创建）一个连接线程为其单独服务。而连接线程的主要工作就是负责 MySQL Server 与客户端的通信。接受客户端的命令请求，传递 Server 端的结果信息等。线程管理模块则负责管理维护这些连接线程。包括线程的创建，线程的 cache 等。

3 服务层

第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，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，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定查询表的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存。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。

Enterprise Management Serveices & Utilities：系统管理和控制工具。备份、安全、复制、集群等等。
SQL Interface：接受用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果。
Parser：SQL语句解析器。将SQL语句进行语义和语法的分析，分解成数据结构，然后按照不同的操作类型进行分类，然后做出针对性的转发到后续步骤，以后SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的。
- SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。解析器是由Lex和YACC实现的，是一个很长的脚本。
- 在 MySQL中我们习惯将所有 Client 端发送给 Server 端的命令都称为 Query，在 MySQL Server 里面，连接线程接收到客户端的一个 Query 后，会直接将该 Query 传递给专门负责将各种 Query 进行分类然后转发给各个对应的处理模块。
- 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
Optimizer：查询优化器，SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化。就是优化客户端请求query，根据客户端请求的 query 语句，和数据库中的一些统计信息，在一系列算法的基础上进行分析，得出一个最优的策略，告诉后面的程序如何取得这个 query 语句的结果。举例： select uid,name from user where gender = 1;这个select查询先根据where语句进行选取，而不是先将表全部查询出来以后再进行gender过滤；然后根据uid和name进行属性投影，而不是将属性全部取出以后再进行过滤。最后将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果。
Caches & Buffers：查询缓存。主要功能是将客户端提交给MySQL 的 Select 类 query 请求的返回结果集 cache 到内存中，与该 query 的一个 hash 值做一个对应。该 Query 所取数据的基表发生任何数据的变化之后， MySQL 会自动使该 query 的Cache 失效。在读写比例非常高的应用系统中， Query Cache 对性能的提高是非常显著的。当然它对内存的消耗也是非常大的。如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。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。

4 引擎层

存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过APl与存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有的功能不同，这样我们可以根据自己的实际需要进行选取。常用的存储引擎是MyISAM和InnoDB。

Pluggable Storage Engines：存储引擎接口。MySQL区别于其他数据库的最重要的特点就是其插件式的表存储引擎(存储引擎是基于表的，而不是数据库)。MySQL插件式的存储引擎架构提供了一系列标准的管理和服务支持，这些标准与存储引擎本身无关，可能是每个数据库系统本身都必需的，如SQL分析器和优化器等，而存储引擎是底层物理结构的实现，每个存储引擎开发者都可以按照自己的意愿来进行开发。

5 存储层

数据存储层，主要是将数据存储在运行于裸设备的文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。

File System：数据落地到磁盘上，就是文件的存储。

6 存储引擎详解

可以通过show engines;命令查看当前支持的所有引擎：

查看当前数据库正在使用的存储引擎：

SHOW VARIABLES LIKE 'default_storage_engine%';

常用的存储引擎有以下：

Innodb引擎：Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持。并且还提供了行级锁和外键的约束。它的设计的目标就是处理大数据容量的数据库系统。
MyIASM引擎(原本Mysql的默认引擎)：不提供事务的支持，也不支持行级锁和外键。
MEMORY引擎：所有的数据都在内存中，数据的处理速度快，但是安全性不高。

MyISAM与InnoDB区别：

	MyISAM	Innodb
存储结构	每张表被存放在三个文件：frm-表格定义、MYD(MYData)-数据文件、MYI(MYIndex)-索引文件	所有的表都保存在同一个数据文件中（也可能是多个文件，或者是独立的表空间文件），InnoDB表的大小只受限于操作系统文件的大小，一般为2GB
存储空间	MyISAM可被压缩，存储空间较小	InnoDB的表需要更多的内存和存储，它会在主内存中建立其专用的缓冲池用于高速缓冲数据和索引
可移植性、备份及恢复	由于MyISAM的数据是以文件的形式存储，所以在跨平台的数据转移中会很方便。在备份和恢复时可单独针对某个表进行操作	免费的方案可以是拷贝数据文件、备份 binlog，或者用 mysqldump，在数据量达到几十G的时候就相对痛苦了
文件格式	数据和索引是分别存储的，数据`.MYD`，索引`.MYI`	数据和索引是集中存储的，`.ibd`
记录存储顺序	按记录插入顺序保存	按主键大小有序插入
外键	不支持	支持
事务	不支持	支持
锁支持（锁是避免资源争用的一个机制，MySQL锁对用户几乎是透明的）	表级锁定	行级锁定、表级锁定，锁定力度小并发能力高
SELECT	MyISAM更优
INSERT、UPDATE、DELETE		InnoDB更优
select count(*)	MyISAM更快，因为MyISAM内部维护了一个计数器，可以直接调取。
索引的实现方式	B+树索引，MyISAM是堆表	B+树索引，InnoDB是索引组织表
哈希索引	不支持	支持
全文索引	支持	不支持

存储引擎选择方面，如果没有特别的需求，使用默认的InnoDB即可。

MyISAM：以读写插入为主的应用程序，比如博客系统、新闻门户网站。

InnoDB：更新（删除）操作频率也高，或者要保证数据的完整性；并发量高，支持事务和外键。比如OA自动化办公系统。

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