MySQL篇--深入理解MySQL的结构(看这一篇就足够了)

我们使用关系型数据库的时间很长，但是有多少人是真正去理解MySQL的结构的？想不想知道，我们在进行一条MySQL查询语句的时候经历了什么？我们一一解答。

 

一、MySQL的逻辑结构图

可能有的童鞋对逻辑结构图中的逻辑两字又懵圈了，什么是逻辑图？

所谓逻辑图，就是按照处理流程画出的示意图（就是有些人的口头禅，按照逻辑应该是怎样怎么样）它区别于物理结构，不涉及具体的硬件信息。

 二、MySQL逻辑图详解

为什么要对逻辑图进行详解？

我不知道大家有没有接触过需求分析，需求分析的目的就是将业务之间的相关性，约束逻辑分析清楚（就是我们说的业务限制）。同样，对逻辑图的解释，会让大家在脑海中形成一个完整的处理逻辑，清楚结构中每个地方是做什么的，后期做的所有优化，都是基于这个逻辑图，这就是知其然还要知其所以然。

 

MySQL的逻辑结构分为三部分：MySQL客户端与服务端之间的交互，MySQL服务端的核心处理区，存储引擎。下面我们对着三部分中涉及的细项逐一说明。

1、客户端与服务端之间的交互

对应图上的①部分。大家如果是做软件的，应该接触过前后端交互的情形，如果没接触过，说明刚入职。

我们使用前后端分离框架定义接口文档时候，需要明确告诉前端我们使用的协议（http还是其他）和请求方式，并且是需要接口认证的，比如说你们常用的access-token。任何客户端和服务端分离的架构，在客户端与服务端交互时候都需要对应的协议+连接处理+授权+安全认证！

大家不要觉得这东西有多深奥，除了第一个吃螃蟹的人外，其他人都是站在别人的肩膀上发明东西，所以很多时候，设计思想都是相通的，要不然也不会有设计模式这本书了！

回归正题，MySQL客户端与服务端之间的交互，是使用TCP/IP协议的，在我们使用navicat等客户端工具连接MySQl服务端的时候，需要填写数据库用户的用户名和密码，这就是要与服务端建立连接，服务端需要验证连接属性是否正确，如果验证通过，会授权用户进行访问。

 

那连接建立之后呢？

连接建立后，客户端和服务端就要进行数据交互了。我记得在大学那会，学习网络通信时候，说网络通信的方式有单双工模式和全双工模式。我们的MySQL中客户端与服务端的交互使用的是半双工模式。

估计很多人又懵圈了，什么是半双工模式？

这些专家就喜欢发明这些名词，让你们各种懵，不懵显得学问不深哪！所谓半双工，举个最简单的例子，就是小白和小明打架约定，小白打一拳，小明回一拳。两人都能出拳，但是不能同时出拳（小白和小明都很傻）。半-双-工模式，半就是在一方进行数据传输时，另外一方不能发送数据；双，就是双方都可以发送数据；工就是工作模式。合起来就是，半双工模式就是在客户端进行数据发送时候，服务端不能进行数据传输，服务端发送数据时，客户端不能发送数据的一种工作模式。

 

当然了，传输的数据不能是无限制的，要不然被攻击了怎么整？在MySQL中，需要在服务端安装时候，设置max_allowed_packet（最大允许的包字节数），超过这个数值，请求是被拒绝的。

 

2、MySQL服务端的核心处理区

包含了图上的②③④⑤⑥。我们逐一介绍。

 

（1）查询缓存：查询缓存对应图中的②过程。在解析一个查询语句前，需要先看缓存设置，如果查询缓存是打开的（select @@query_cache_type），那么MySQL会检查一个查询语句是否命中了缓存数据，如果命中，直接返回结果，如果没命中，则需要进行③解析步骤（当然，这个过程服务端会检查用户是否具备查询权限，这回就知道为啥需要对每个用户进行各种赋权操作了吧，你没有查询权限还查个什么东东）。

 

既然涉及到了缓存，那就不得不说说MySQL缓存的存储方式。缓存的存储方式都是类似的，无非就是key-value方式。

show VARIABLES like '%query_cache%';--查看缓存相关属性（是否可用等等）

show STATUS like '%Qcache_hits%';--查看缓存的命中次数

 

另外一个问题，是不是所有的SQL结果都会缓存？

不会。有些经常变化的查询结果是不会被缓存的。比如我们常用的时间函数，它随时间变化，缓存结果毫无意义。

 

 （2）语法解析和预处理：在③中,主要涉及SQL语句的语法解析和预处理过程。解析器通过语法解析过程,将SQL语句解析成解析树。在解析过程中，解析器会根据定义的语法规则，看是否存在语法错误（关键字是否正确，比如select我写成了selele，执行时候会报错：You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'slelec NOW() from DUAL' at line 1）。预处理器则会进一步去检查解析树是否合法，比如表的列是否存在，语句中表的字段是否存在等等。

 

 （3）查询优化：在④中，进行的是查询优化。在③过程中，生成了对应的语句解析树，在预处理过程中，验证解析树合法。那么下一步我们的MySQL就要对语法树做查询优化了（这样做的目的就是为了尽可能的提高执行效率，要不然谁用呢）。执行一条语句，可能会产生多种执行计划，每一种计划都有对应的开销（包含网络IO的开销和CPU的开销）。查询优化器的作用就是基于成本开销，预测一个查询使用某个执行计划的成本，并选取开销最小的那个计划去执行。在MySQL可以通过查询当前会话的last_query_cost的值，来查看上一次执行的成本开销（注意：这里的开销不是指时间）。

在查询优化阶段，MySQL需要做的另外一件事情就是根据生成的解析树，为树中涉及到的每一张表都生成一个处理器（handler）实例，这一步在查询执行引擎的时候会用到。 

 

 

 （4）查询执行引擎：对应过程⑤。在经过前面一系列步骤后，终于找到了一个查询优化器认为开销最小的执行计划（为什么说是查询优化器认为？大家想想，我们下一篇答疑）。那么，下一步就是要执行计划了，这一步就用到了查询执行引擎。查询执行引擎是通过存储引擎提供的API接口完成查询操作的，查询过程使用查询优化步骤中生成的处理器实例，去获取表的各种信息（如索引，列项等）。当然，存储引擎提供的接口都是原子功能，整个查询过程需要各个接口组合调用。

 

 （5）返回结果给客户端:对应过程⑥。在这个过程中，查询执行引擎会将查询结果返回给客户端，这里面包含结果集，查询花费的时间，影响的行数。如果查询缓存是ON状态，那么这个过程会将可以缓存的查询结果进行缓存。

 

3、存储引擎

存储引擎是MySQL的发动机，没有它，上面做的任何步骤都没有意义。在平常的优化中，都会根据存储引擎存储数据的规则去做对应的优化。

在MySQL中，默认使用的存储引擎是InnoDB，并且是不可禁用的。

那我们如何知道运行时有哪些可用的存储引擎？有两种方式：

使用SHOW ENGINES

或者SELECT ENGINE，SUPPORT FROM INFORMATION_SCHEMA.ENGINE；