MySQL架构与执行流程

前言：

　　MySQL数据库自己用了也有两三年了，基本上只是掌握增删改查的sql语句，从没有思考过MySQL的内部到底是怎么根据sql查询数据的，包括索引的原理，只知道加了索引查的就快，不知道为什么加上索引效率就会提升，包括索引的限制和优化也知之甚少，所以决定开一专题来学习与记录MySQL。

MySQL语句的执行流程

　　下图是一条查询sql语句的执行流程：

 

1.1 通信协议

　　我们的程序或者工具要操作数据库，第一步要做什么事情？当然是跟数据库建立连接。首先，MySQL 必须要运行一个服务，监听默认的 3306 端口。在我们开发系统跟第三方对接的时候，必须要弄清楚的有两件事。第一个就是通信协议，比如我们是用 HTTP 还是 WebService 还是 TCP？第二个是消息格式，比如我们用 XML 格式，还是 JSON 格式，还是定长格式？报文头长度多少，包含什么内容，每个字段的详细含义。

1.1.1 简单理解MySQL中的通信协议

　　MySQL 是支持多种通信协议的，可以使用同步/异步的方式，支持长连接/短连接。这里我们拆分来看。第一个是通信类型。

通信类型：

同步或者异步

　　1、同步通信依赖于被调用方，受限于被调用方的性能。也就是说，应用操作数据库，线程会阻塞，等待数据库的返回。

　　2、一般只能做到一对一，很难做到一对多的通信。

异步跟同步相反：

　　2、如果异步存在并发，每一个 SQL 的执行都要单独建立一个连接，避免数据混乱。但是这样会给服务端带来巨大的压力（一个连接就会创建一个线程，线程间切换会占用大量 CPU 资源）。另外异步通信还带来了编码的复杂度，所以一般不建议使用。如果要异步，必须使用连接池，排队从连接池获取连接而不是创建新连接。一般来说我们连接数据库都是同步连接。

连接方式：长连接或者短连接

　　MySQL 既支持短连接，也支持长连接。短连接就是操作完毕以后，马上 close 掉。长连接可以保持打开，减少服务端创建和释放连接的消耗，后面的程序访问的时候还可

以使用这个连接。一般我们会在连接池中使用长连接。保持长连接会消耗内存。长时间不活动的连接，MySQL 服务器会断开。

show global variables like 'wait_timeout'; -- 非交互式超时时间，如 JDBC 程序 
show global variables like 'interactive_timeout'; -- 交互式超时时间，如数据库工具

默认都是 28800 秒，8 小时。

　　我们可以用 show status 命令查看 MySQL 当前有多少个连接。

show global status like 'Thread%';

Threads_cached：缓存中的线程连接数。
Threads_connected：当前打开的连接数。
Threads_created：为处理连接创建的线程数。
Threads_running：非睡眠状态的连接数，通常指并发连接数。

　　每产生一个连接或者一个会话，在服务端就会创建一个线程来处理。反过来，如果要杀死会话，就是 Kill 线程。可以使用 SHOW PROCESSLIST; （root 用户）查看 SQL 的执行状态。一些常见的状态：
　　MySQL 服务允许的最大连接数是多少呢？在 5.7 版本中默认是 151 个，最大可以设置成 16384（2^14）。

show variables like 'max_connections';

show 的参数说明：

1、级别：会话 session 级别（默认）；全局 global 级别

2、动态修改：set，重启后失效；永久生效，修改配置文件/etc/my.cnf

set global max_connections = 1000;

使用TCP/IP 协议连接MySQl：

mysql -h192.168.8.211 -uroot -p123456

我们的编程语言的连接模块都是用 TCP 协议连接到 MySQL 服务器的，比如mysql-connector-java-x.x.xx.jar。

MySQl的通信方式：

 

• 单工

　　　　在两台计算机通信的时候，数据的传输是单向的。生活中的类比：遥控器。

• 半双工

　　　　在两台计算机之间，数据传输是双向的，你可以给我发送，我也可以给你发送，但是在这个通讯连接里面，同一时间只能有一台服务器在发送数据，也就是你要给我发

　　的话，也必须等我发给你完了之后才能给我发。生活中的类比：对讲机。

•  全双工

　　　　数据的传输是双向的，并且可以同时传输。生活中的类比：打电话。

　　

　　MySQL 使用了半双工的通信方式，要么是客户端向服务端发送数据，要么是服务端向客户端发送数据，这两个动作不能同时发生。所以客户端发送 SQL 语句给服务端的时候，（在一次连接里面）数据是不能分成小块发送的，不管你的 SQL 语句有多大，都是一次性发送。比如我们用 MyBatis 动态 SQL 生成了一个批量插入的语句，插入 10 万条数据，values后面跟了一长串的内容，或者 where 条件 in 里面的值太多，会出现问题。这个时候我们必须要调整 MySQL 服务器配置 max_allowed_packet 参数的值（默认是 4M），把它调大，否则就会报错。

 

　　另一方面，对于服务端来说，也是一次性发送所有的数据，不能因为你已经取到了想要的数据就中断操作，这个时候会对网络和内存产生大量消耗。所以，我们一定要在程序里面避免不带 limit 的这种操作，比如一次把所有满足条件的数据全部查出来，一定要先 count 一下。如果数据量的话，可以分批查询。

 1.2 查询缓存

　　MySQL 内部自带了一个缓存模块。缓存的作用我们应该很清楚了，把数据以 KV 的形式放到内存里面，可以加快数据的读取速度，也可以减少服务器处理的时间。在 MySQL 8.0 中，查询缓存已经被移除了。主要是因为 MySQL 自带的缓存的应用场景有限，第一个是它要求 SQL 语句必须一模一样，中间多一个空格，字母大小写不同都被认为是不同的的 SQL。第二个是表里面任何一条数据发生变化的时候，这张表所有缓存都会失效，所以对于有大量数据更新的应用，也不适合。 

 1.3 语法解析和预处理(Parser & Preprocessor)

　　一直很好奇为什么我的一条 SQL 语句能够被识别呢？假如我随便执行一个字符串 penyuyan，服务器报了一个 1064 的错，它是怎么知道我输入的内容是错误的？这个就是 MySQL 的 Parser 解析器和 Preprocessor 预处理模块。这一步主要做的事情是对语句基于 SQL 语法进行词法和语法分析和语义的解析。

1. 词法解析

　　　　词法解析就是把一个完整的 SQL 语句打碎成一个个的单词。比如一个简单的 SQL 语句：

select name from user where id = 1；

　　　　它会打碎成 8 个符号，每个符号是什么类型，从哪里开始到哪里结束。

　　2. 语法解析

　　　　第二步就是语法分析，语法分析会对 SQL 做一些语法检查，比如单引号有没有闭合，然后根据 MySQL 定义的语法规则，根据 SQL 语句生成一个数据结构。这个数据

　　结构我们把它叫做解析树（select_lex）。

 

　　1.3 预处理器

　　　　问题：如果我写了一个词法和语法都正确的 SQL，但是表名或者字段不存在，会在哪里报错？是在数据库的执行层还是解析器？比如：

select * from penyuyan;

　　　　解析器可以分析语法，但是它怎么知道数据库里面有什么表，表里面有什么字段呢？实际上还是在解析的时候报错，解析 SQL 的环节里面有个预处理器。它会检查生

　　成的解析树，解决解析器无法解析的语义。比如，它会检查表和列名是否存在，检查名字和别名，保证没有歧义。预处理之后得到一个新的解析树。

　　1.4 优化器与执行计划

　　　　得到解析树之后，是不是执行 SQL 语句了呢？这里我们有一个问题，一条 SQL 语句是不是只有一种执行方式？或者说数据库最终执行的 SQL 是不是就是我们发送的 　　SQL？这个答案是否定的。一条 SQL 语句是可以有很多种执行方式的，最终返回相同的结果，他们是等价的。但是如果有这么多种执行方式，这些执行方式怎么得到的？

　　最终选择哪一种去执行？根据什么判断标准去选择？这个就是 MySQL 的查询优化器的模块（Optimizer）。查询优化器的目的就是根据解析树生成不同的执行计划

　　（Execution Plan），然后选择一种最优的执行计划，MySQL 里面使用的是基于开销（cost）的优化器，那种执行计划开销最小，就用哪种。 

　　可以使用这个命令查看查询的开销：

show status like 'Last_query_cost';

　　执行计划：

　　优化器最终会把解析树变成一个查询执行计划，查询执行计划是一个数据结构。当然，这个执行计划是不是一定是最优的执行计划呢？不一定，因为 MySQL 也有可

能覆盖不到所有的执行计划。我们怎么查看 MySQL 的执行计划呢？比如多张表关联查询，先查询哪张表？在执行查询的时候可能用到哪些索引，实际上用到了什么索引？

MySQL 提供了一个执行计划的工具。我们在 SQL 语句前面加上 EXPLAIN，就可以看到执行计划的信息。 

EXPLAIN select name from user where id=1;

　　1.5 存储引擎

　　　　得到执行计划以后，SQL 语句是不是终于可以执行了？问题又来了：

　　1、从逻辑的角度来说，我们的数据是放在哪里的，或者说放在一个什么结构里面？

　　2、执行计划在哪里执行？是谁去执行？

• 存储引擎基本介绍

　　　　我们先回答第一个问题：在关系型数据库里面，数据是放在什么结构里面的？（放在表 Table 里面的）我们可以把这个表理解成 Excel 电子表格的形式。所以我们的表

　　在存储数据的同时，还要组织数据的存储结构，这个存储结构就是由我们的存储引擎决定的，所以我们也可以把存储引擎叫做表类型。

　　　　在 MySQL 里面，我们创建的每一张表都可以指定它的存储引擎，而不是一个数据库只能使用一个存储引擎。存储引擎的使用是以表为单位的。而且，创建表之后还可

　　以修改存储引擎。我们说一张表使用的存储引擎决定我们存储数据的结构，那在服务器上它们是怎么存储的呢？我们先要找到数据库存放数据的路径： 

show variables like 'datadir';

　　　　默认情况下，每个数据库有一个自己文件夹，任何一个存储引擎都有一个 frm 文件，这个是表结构定义文件。

　　　　不同的存储引擎存放数据的方式不一样，产生的文件也不一样，innodb 是 1 个，memory 没有，myisam 是两个。 主要介绍一下InnoDB：

　　　　mysql 5.7 中的默认存储引擎。InnoDB 是一个事务安全（与 ACID 兼容）的 MySQL存储引擎，它具有提交、回滚和崩溃恢复功能来保护用户数据。InnoDB 行级锁和

　　Oracle 风格的一致非锁读提高了多用户并发性和性能。InnoDB 将用户数据存储在聚集索引中，以减少基于主键的常见查询的 I/O。为了保持数据

　　完整性，InnoDB 还支持外键引用完整性约束。

　　特点：

　　支持事务，支持外键，因此数据的完整性、一致性更高。

　　支持行级别的锁和表级别的锁。

　　支持读写并发，写不阻塞读（MVCC）。

　　特殊的索引存放方式，可以减少 IO，提升查询效率。

　　适合：经常更新的表，存在并发读写或者有事务处理的业务系统。

　　1.6 执行引擎，返回结果

　　　　执行引擎利用存储引擎提供的相应的 API 来完成操作。为什么我们修改了表的存储引擎，操作方式不需要做任何改变？因为不同功能的存储引擎实现的 API 是相同的。

　　最后把数据返回给客户端，即使没有结果也要返回。

MySQL体系结构总结：

　　基于上面分析的流程，我们一起来梳理一下 MySQL 的内部模块。

2.1 模块详解

 

 1、 Connector：用来支持各种语言和 SQL 的交互，比如 PHP，Python，Java 的JDBC；

 2、 Management Serveices & Utilities：系统管理和控制工具，包括备份恢复、MySQL 复制、集群等等；

 3、 Connection Pool：连接池，管理需要缓冲的资源，包括用户密码权限线程等等；

 4、 SQL Interface：用来接收用户的 SQL 命令，返回用户需要的查询结果；

 5、 Parser：用来解析 SQL 语句；

 6、 Optimizer：查询优化器；

 7、 Cache and Buffer：查询缓存，除了行记录的缓存之外，还有表缓存，Key 缓存，权限缓存等等；

 8、 Pluggable Storage Engines：插件式存储引擎，它提供 API 给服务层使用，跟具体的文件打交道。

2.2架构分层

　　总体上，我们可以把 MySQL 分成三层，跟客户端对接的连接层，真正执行操作的服务层，和跟硬件打交道的存储引擎层（参考 MyBatis：接口、核心、基础）。

2.1.1.连接层

 　　我们的客户端要连接到 MySQL 服务器 3306 端口，必须要跟服务端建立连接，那么管理所有的连接，验证客户端的身份和权限，这些功能就在连接层完成。

2.1.2.服务层

　　连接层会把 SQL 语句交给服务层，这里面又包含一系列的流程：比如查询缓存的判断、根据 SQL 调用相应的接口，对我们的 SQL 语句进行词法和语法的解析（比如关键字怎么识别，别名怎么识别，语法有没有错误等等）。然后就是优化器，MySQL 底层会根据一定的规则对我们的 SQL 语句进行优化，最后再交给执行器去执行。

2.1.3.存储引擎

　　存储引擎就是我们的数据真正存放的地方，在 MySQL 里面支持不同的存储引擎。再往下就是内存或者磁盘。

更新语句的执行流程：

　　讲完了查询流程，我们是不是再讲讲更新流程、插入流程和删除流程？更新流程和查询流程有什么不同呢？基本流程也是一致的，也就是说，它也要经过解析器、优化器的处理，最后交给执行器。区别就在于拿到符合条件的数据之后的操作。

3.1. 缓冲池 Buffer Pool

　　首先，InnnoDB 的数据都是放在磁盘上的，InnoDB 操作数据有一个最小的逻辑单位，叫做页（索引页和数据页）。我们对于数据的操作，不是每次都直接操作磁盘，因

为磁盘的速度太慢了。InnoDB 使用了一种缓冲池的技术，也就是把磁盘读到的页放到一块内存区域里面。这个内存区域就叫 Buffer Pool。

　　下一次读取相同的页，先判断是不是在缓冲池里面，如果是，就直接读取，不用再次访问磁盘。

　　修改数据的时候，先修改缓冲池里面的页。内存的数据页和磁盘数据不一致的时候，我们把它叫做脏页。InnoDB 里面有专门的后台线程把 Buffer Pool 的数据写入到磁盘，

每隔一段时间就一次性地把多个修改写入磁盘，这个动作就叫做刷脏。

　　Buffer Pool 是 InnoDB 里面非常重要的一个结构，它的内部又分成几块区域。这里我们趁机到官网来认识一下 InnoDB 的内存结构和磁盘结构。

3.2. InnoDB 内存结构和磁盘结构

3.3.1.内存结构

　　Buffer Pool 主要分为 3 个部分： Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive HashIndex，另外还有一个（redo）log buffer。

1、Buffer Pool

　　Buffer Pool 缓存的是页面信息，包括数据页、索引页。

2、Change Buffer 写缓冲

　　如果这个数据页不是唯一索引，不存在数据重复的情况，也就不需要从磁盘加载索引页判断数据是不是重复（唯一性检查）。这种情况下可以先把修改记录在内存的缓冲

池中，从而提升更新语句（Insert、Delete、Update）的执行速度。这一块区域就是 Change Buffer。5.5 之前叫 Insert Buffer 插入缓冲，现在也能支持 delete 和 update。

最后把 Change Buffer 记录到数据页的操作叫做 merge。什么时候发生 merge？有几种情况：在访问这个数据页的时候，或者通过后台线程、或者数据库 shut down、redo log 写满时触发。如果数据库大部分索引都是非唯一索引，并且业务是写多读少，不会在写数据后立刻读取，就可以使用 Change Buffer（写缓冲）。写多读少的业务，调大这个值：

SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_change_buffer_max_size';

3、Adaptive Hash Index

　　哈希的索引的内存块。

4、（redo）Log Buffer

　　思考一个问题：如果 Buffer Pool 里面的脏页还没有刷入磁盘时，数据库宕机或者重启，这些数据丢失。如果写操作写到一半，甚至可能会破坏数据文件导致数据库不可用。为了避免这个问题，InnoDB 把所有对页面的修改操作专门写入一个日志文件，并且在数据库启动时从这个文件进行恢复操作（实现 crash-safe）——用它来实现事务的持

久性。

3.3.2.磁盘结构

　　表空间可以看做是 InnoDB 存储引擎逻辑结构的最高层，所有的数据都存放在表空间中。InnoDB 的表空间分为 5 大类。

系统表空间 system tablespace

　　在默认情况下 InnoDB 存储引擎有一个共享表空间（对应文件/var/lib/mysql/ibdata1），也叫系统表空间。InnoDB 系统表空间包含 InnoDB 数据字典和双写缓冲区，Change Buffer 和 Undo

Logs），如果没有指定 file-per-table，也包含用户创建的表和索引数据。

1、undo 在后面介绍，因为有独立的表空间。

2、数据字典：由内部系统表组成，存储表和索引的元数据（定义信息）。

3、双写缓冲（InnoDB 的一大特性）：

 

　　InnoDB 的页和操作系统的页大小不一致，InnoDB 页大小一般为 16K，操作系统页大小为 4K，InnoDB 的页写入到磁盘时，一个页需要分 4 次写。

　　如果存储引擎正在写入页的数据到磁盘时发生了宕机，可能出现页只写了一部分的情况，比如只写了 4K，就宕机了，这种情况叫做部分写失效（partial page write），可

能会导致数据丢失。

　　我们不是有 redo log 吗？但是有个问题，如果这个页本身已经损坏了，用它来做崩溃恢复是没有意义的。所以在对于应用 redo log 之前，需要一个页的副本。如果出现了

写入失效，就用页的副本来还原这个页，然后再应用 redo log。这个页的副本就是 doublewrite，InnoDB 的双写技术。通过它实现了数据页的可靠性。跟 redo log 一样，double write 由两部分组成，一部分是内存的 double write，一个部分是磁盘上的 double write。因为 double write 是顺序写入的，不会带来很大的开销。在默认情况下，所有的表共享一个系统表空间，这个文件会越来越大，而且它的空间不会收缩。

独占表空间 file-per-table tablespaces

　　我们可以让每张表独占一个表空间。这个开关通过 innodb_file_per_table 设置，默认开启。

SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_file_per_table';

开启后，则每张表会开辟一个表空间，这个文件就是数据目录下的 ibd 文件（例如/var/lib/mysql/gupao/user_innodb.ibd），存放表的索引和数据。但是其他类的数据，如回滚（undo）信息，插入缓冲索引页、系统事务信息，二次写缓冲（Double write buffer）等还是存放在原来的共享表空间内。

通用表空间 general tablespaces

　　通用表空间也是一种共享的表空间，跟 ibdata1 类似。可以创建一个通用的表空间，用来存储不同数据库的表，数据路径和文件可以自定义。语法：

create tablespace ts2673 add datafile '/var/lib/mysql/ts2673.ibd' file_block_size=16K engine=innodb;

在创建表的时候可以指定表空间，用 ALTER 修改表空间可以转移表空间。

create table t2673(id integer) tablespace ts2673;

　　不同表空间的数据是可以移动的。删除表空间需要先删除里面的所有表：

drop table t2673; 

drop tablespace ts2673;

临时表空间 temporary tablespaces

　　存储临时表的数据，包括用户创建的临时表，和磁盘的内部临时表。对应数据目录下的 ibtmp1 文件。当数据服务器正常关闭时，该表空间被删除，下次重新产生。

Redo log

　　磁盘结构里面的 redo log，在前面已经介绍过了。

undo log tablespace

　　undo log（撤销日志或回滚日志）记录了事务发生之前的数据状态（不包括 select）。如果修改数据时出现异常，可以用 undo log 来实现回滚操作（保持原子性）。

在执行 undo 的时候，仅仅是将数据从逻辑上恢复至事务之前的状态，而不是从物理页面上操作实现的，属于逻辑格式的日志。redo Log 和 undo Log 与事务密切相关，统称为事务日志。undo Log 的数据默认在系统表空间 ibdata1 文件中，因为共享表空间不会自动收缩，也可以单独创建一个 undo 表空间。

　　有了这些日志之后，我们来总结一下一个更新操作的流程，这是一个简化的过程。name 原值是 qingshan。

update user set name = 'penyuyan' where id=1;

　　1、事务开始，从内存或磁盘取到这条数据，返回给 Server 的执行器；

　　2、执行器修改这一行数据的值为 penyuyan；

　　3、记录 name=qingshan 到 undo log；

　　4、记录 name=penyuyan 到 redo log；

　　5、调用存储引擎接口，在内存（Buffer Pool）中修改 name=penyuyan；

　　6、事务提交。

　　内存和磁盘之间，工作着很多后台线程。

3.3.3 Binlog

　　binlog 以事件的形式记录了所有的 DDL 和 DML 语句（因为它记录的是操作而不是数据值，属于逻辑日志），可以用来做主从复制和数据恢复。跟 redo log 不一样，它的文件内容是可以追加的，没有固定大小限制。在开启了 binlog 功能的情况下，我们可以把 binlog 导出成 SQL 语句，把所有的操作重放一遍，来实现数据的恢复。binlog 的另一个功能就是用来实现主从复制，它的原理就是从服务器读取主服务器的 binlog，然后执行一遍。

　　更新语句的整体流程图：

　　例如一条语句：update teacher set name='盆鱼宴' where id=1;

　　1、先查询到这条数据，如果有缓存，也会用到缓存。

　　2、把 name 改成盆鱼宴，然后调用引擎的 API 接口，写入这一行数据到内存，同时记录 redo log。这时 redo log 进入 prepare 状态，然后告诉执行器，执行完成了，可

　　　  以随时提交。

　　3、执行器收到通知后记录 binlog，然后调用存储引擎接口，设置 redo log为 commit状态。

　　4、更新完成。