MySql体系
前言
最近由于公司客户的数据量增长很快,并且由于各种原因无法上大数据的产品,所以只能用mysql来实现高效的大数据交互
MySql架构
在学习MySql之前,先了解了一下MySql的架构图:
以上是我从别人哪里借鉴过来的一张体系结构图,依据图上的架构,由上自下可以分文网络连接层,服务层,存储引擎层和系统文件层。
一、网络连接层
客户端连接器(Client Connectors):提供与MySql服务器建立的支持。目前覆盖了几乎所有的服务端编程技术,最常见的比如:java,C,PHP等
二、服务层
服务层是MySql Server的核心,主要包含系统管理和控制工具、连接池、SQL接口、解析器、查询优化器、缓存6个部分
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连接池(Connection Pool):负责管理客户端和数据库的连接,一个线程负责管理一个连接
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系统管理和控制工具(Management Services & Utilities) :是一系列工具,比如备份恢复、安全管理、集群管理等作用
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SQL接口(SQL Interface) : 用于接受客户端发送的各种SQL命令,并且返回用户需要查询的结果,比如:DML、DDL、存储过程、视图这些
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解析器(Parser) :负责将请求的SQL解析生成一个“语法树“,然后依据一个MySql规则进一步解析这个树是否合法
解析顺序总结:
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查询优化器(Optimizer) :当语法树通过解析器语法检查后,将交给优化器将其转换为执行计划,然后与存储引擎交互
例如:
select id,username,passward from user where id=1;
优化步骤:
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选取:select先根据where语句进行选取,并不是查询出全部的数据在过滤
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投影:select查询根据id、username、passward进行属性投影,并不是取出所有的字段
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将前面选取和投影连接起来最终生成查询结果
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缓存(Cache):缓存机制是由一系列小缓存组成的,比如表缓存、记录缓存、权限缓存、引擎缓存等,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周取数据,更快。
三、存储引擎层
存储引擎负责MySql中数据的存储与提取,与底层系统文件进行交互。MySql存储引擎是插件式的,服务器中的查询执行引擎通过接口与存储引擎进行通信,接口屏蔽了不同存储引擎之间的差异,现在最常见的就是MyISAM和InnoDB俩种,也是面试必问题
四、系统文件层
该层负责将数据库的数据和日志存储在文件系统之上,并完成与存储引擎的交互,是文件的物理存储层,主要包含日志文件,数据文件,配置文件,pid文件,socket文件等。
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日志文件
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错误日志(Error log)
默认开启,查询语句:
show variables like '%log_error%';
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通用查询日志(General query log)
show variables like '%general%';
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二进制日志(binary log)
记录了对MySql数据库执行的更改操作,并且记录了语句的发生时间,执行时长;但他不记录select,show等不修改数据的SQL。主要用于数据库恢复和主从复制。
show variables like '%log_bin%'; //是否开启
show variables like '%binlog%'; //参数查看
show binary logs;//查看日志文件 -
慢查询日志(Slow query log)
记录所有执行时间超时的查询SQL,默认是10秒。
show variables like '%slow_query%'; //是否开启
show variables like '%long_query_time%'; //时长
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配置文件
用来存放MySql所有的配置文件信息的,比如my.cnf,my.ini等
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数据文件
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db.opt文件:记录这个库的默认使用字符集和校验规则
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frm文件:存储与表相关的元数据信息(meta),包括表结构的定义休息等,每一张表都有一个frm文件
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MYD文件:MyISAM存储引擎专用,存放MyISAM表的数据,每一张表都有一个MYD文件
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MYI文件:MyISAM存储引擎专用,存索引相关信息,也是一张表一个
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ibd文件和IBDATA文件:存放InnoDB的数据文件,还存储索引。InnoDB存储引擎有俩种表空间方式:独享表空间与共享表空间。独享表空间使用.ibd文件来存放数据,且每一张InnoDB表对应一个.ibd文件,共享表空间使用.ibdata文件,所有表共同使用,至于是一个还是多个,自行配置
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ibdata文件:系统表空间数据文件,存储表元数据、Undo日志等
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ib_logfile文件:Redo log日志文件
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pid文件
pid 文件是 mysqld 应用程序在 Unix/Linux 环境下的一个进程文件,和许多其他 Unix/Linux 服务 端程序一样,它存放着自己的进程 id。
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socket文件
socket 文件也是在 Unix/Linux 环境下才有的,用户在 Unix/Linux 环境下客户端连接可以不通过 TCP/IP 网络而直接使用 Unix Socket 来连接 MySQL
MySql运行机制
对MySql有了全面的认识之后,接下来就可以看一下一条sql语句的一生
以下面这个sql为例:
select id,username,passward from user where id=1;
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建立连接:通过客户端/服务器通信协议与MySql建议连接,MySql客户端与服务端的通信方式是“半双工”。对于每一个MySql的连接,时刻都有一个现场状态来标识这个连接正在做什么。
解释一下通信机制哈:
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全双工:能同时发送和接收数据,比如打电话
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半双工:指的某一时刻,要么发送数据,要么接收数据,不能同时。例如早期对讲机
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单工:只能发送数据或只能接收数据。例如单行道
线程状态:
show processlist; //查看用户正在运行的线程信息,root用户能查看所有线程,其他用户只能看自
己的-
id:线程ID,可以使用kill xx;
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user:启动这个线程的用户
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Host:发送请求的客户端的IP和端口号
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db:当前命令在哪个库执行
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Command:该线程正在执行的操作命令
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Create DB:正在创建库操作
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Drop DB:正在删除库操作
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Execute:正在执行一个PreparedStatement
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Close Stmt:正在关闭一个PreparedStatement
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Query:正在执行一个语句
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Sleep:正在等待客户端发送语句
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Quit:正在退出
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Shutdown:正在关闭服务器
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Time:表示该线程处于当前状态的时间,单位是秒
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State:线程状态
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Updating:正在搜索匹配记录,进行修改
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Sleeping:正在等待客户端发送新请求
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Starting:正在执行请求处理
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Checking table:正在检查数据表
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Closing table : 正在将表中数据刷新到磁盘中
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Locked:被其他查询锁住了记录
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Sending Data:正在处理Select查询,同时将结果发送给客户端
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Info:一般记录线程执行的语句,默认显示前100个字符。想查看完整的使用show full processlist;
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查询缓存:这是MySQL的一个可优化查询的地方,如果开启了查询缓存且在 查询缓存过程中查询到完全相同的SQL语句,则将查询结果直接返回给客户端;如果没有开启查询 缓存或者没有查询到完全相同的 SQL 语句则会由解析器进行语法语义解析,并生成“解析树”。
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缓存Select查询的结果和SQL语句
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执行Select查询时,先查询缓存,判断是否存在可用的记录集,要求是否完全相同(包括参 数值),这样才会匹配缓存数据命中。
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即使开启查询缓存,以下SQL也不能缓存
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查询语句使用SQL_NO_CACHE
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查询的结果大于query_cache_limit设置
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查询中有一些不确定的参数,比如now()
show variables like '%query_cache%'; //查看查询缓存是否启用,空间大小,限制等
show status like 'Qcache%'; //查看更详细的缓存参数,可用缓存空间,缓存块,缓存多少等 -
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解析器:将客户端发送的SQL进行语法解析,生成"解析树"。预处理器根据一些MySQL 规则进一步检查“解析树”是否合法,例如这里将检查数据表和数据列是否存在,还会解析名字和别 名,看看它们是否有歧义,最后生成新的“解析树”
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查询优化器:根据“解析树”生成最优的执行计划。MySQL使用很多优化策略生成最 优的执行计划,可以分为两类:静态优化(编译时优化)、动态优化(运行时优化)。
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等价变换策略
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5=5 and a>5 改成 a > 5
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a < b and a=5 改成b>5 and a=5
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优化count、min、max等函数
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InnoDB引擎min函数只需要找索引最左边
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InnoDB引擎max函数只需要找索引最右边
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MyISAM引擎count(*),不需要计算,直接返回
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提前终止查询
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使用了limit查询,获取limit所需的数据,就不在继续遍历后面数据
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in的优化
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MySQL对in查询,会先进行排序,再采用二分法查找数据。比如where id in (2,1,3),变 成 in (1,2,3)
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查询执行引擎负责执行SQL语句,此时查询执行引擎会根据 SQL 语句中表的存储引擎类型,以 及对应的API接口与底层存储引擎缓存或者物理文件的交互,得到查询结果并返回给客户端。若开 启用查询缓存,这时会将SQL 语句和结果完整地保存到查询缓存(Cache&Buffer)中,以后若有 相同的 SQL 语句执行则直接返回结果。
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如果开启了查询缓存,先将查询结果做缓存操作
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返回结果过多,采用增量模式返回
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