第一节、逻辑架构剖析

1.1、服务器处理客户端请求

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一段文本(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)。

上图的处理流程在MySQL5.7和8.0中有所不同，只是一个通用的处理流程，后续会有更详细的讲解。

1.2、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Native C 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。

1.3、第1层：连接层

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。

1.4、第2层：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。

• SQL Interface: SQL接口
  1.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。
  2.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。

• Parser: 解析器
  1.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。
  2.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。

• Optimizer: 查询优化器
  1.SQL语句在语法解析之后、查询之前会使用查询优化器确定 SQL 语句的执行路径，生成一个执行计划 。
  2.这个执行计划表明应该 使用哪些索引 进行查询（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。

• Caches & Buffers： 查询缓存组件
  1.MySQL内部维持着一些Cache和Buffer，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。
  2.从MySQL 5.7.20开始，不推荐使用查询缓存，并在 MySQL 8.0中删除 。

1.5、 第3层：引擎层

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，这样我们可以根据自己的实际需要进行选取。

1.6、 存储层

所有的数据，数据库、表的定义，表的每一行的内容，索引，都是存在 文件系统 上，以 文件 的方式存在的，并完成与存储引擎的交互。当然有些存储引擎比如InnoDB，也支持不使用文件系统直接管理裸设备，但现代文件系统的实现使得这样做没有必要了。在文件系统之下，可以使用本地磁盘，可以使用DAS、NAS、SAN等各种存储系统。

1.7、小结

1. 连接层：客户端和服务器端建立连接，客户端发送 SQL 至服务器端；
2. SQL 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；
3. 存储引擎层：与数据库文件打交道，负责数据的存储和读取。

第二节、SQL执行流程

2.1、查询缓存

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，就进入到解析器阶段。需要说明的是，因为查询缓存往往效率不高，所以在 MySQL8.0 之后就抛弃了这个功能。

查询缓存是提前把查询结果缓存起来，这样下次不需要执行就可以直接拿到结果。需要说明的是，在MySQL 中的查询缓存，不是缓存查询计划，而是查询对应的结果。这就意味着查询匹配的 鲁棒性大大降低 ，只有 相同的查询操作才会命中查询缓存 。两个查询请求在任何字符上的不同（例如：空格、注释、大小写），都会导致缓存不会命中。因此 MySQL 的 查询缓存命中率不高 。

2.2、解析器

在解析器中对 SQL 语句进行语法分析、语义分析。说白了就是看SQL语句的写法对不对，如果语法没问题，再看SQL语句的各个部分是做什么的。

2.3、优化器

在优化器中会确定 SQL 语句的执行路径，比如是根据 全表检索 ，还是根据 索引检索 等。经过上一步的解析器，MySQL就知道你要做什么了。在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。一条查询可以有很多种执行方式，最后都返回相同的结果。优化器的作用就是找到这其中最好的执行计划。

比如:优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引;或者在一个语句有多表关联（join)的时候,决定各个表的连接顺序，还有表达式简化、子查询转为连接、外连接转为内连接等。

2.4、执行器

SQL的执行流程在5.7和8.0中有所不同，后续如果有需要再进行详细学习。

第三节、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，我们进行的增删改查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 。要知道，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。