mysql 逻辑架构

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
云数据库 RDS PostgreSQL,高可用系列 2核4GB
简介: mysql 逻辑架构

一、架构

mysql是典型c/s服务架构,客户端进程发送一个sql文本,服务端返回结果,流程如下

具体架构展示

1、connectors

2、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。 用户名或密码不对,会收到一个Access denied for user错误,客户端程序结束执行 用户名密码认证通过,会从权限表查出账号拥有的权限与连接关联,之后的权限判断逻辑,都将依 赖于此时读到的权限 TCP 连接收到请求后,必须要分配给一个线程专门与这个客户端的交互。所以还会有个线程池,去走后 面的流程。每一个连接从线程池中获取线程,省去了创建和销毁线程的开销

3、服务层

  • SQL Interface: SQL接口

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SQL

Interface

义函数等多种SQL语言接口

  • Parser: 解析器

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。

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

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 。

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。

它使用“ 选取-投影-连接 ”策略进行查询。例如:

这个SELECT查询先根据WHERE语句进行 选取 ,而不是将表全部查询出来以后再进行gender过

滤。 这个SELECT查询先根据id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,将这两个查询条件 连接 起来生成最终查询结果。

  • Caches & Buffers: 查询缓存组件

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。

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 。

这个查询缓存可以在 不同客户端之间共享 。

从MySQL 5.7.20开始,不推荐使用查询缓存,并在 MySQL 8.0中删除

4、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

5、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

二、sql执行流程

1、查询缓存

从MySQL 5.7.20开始,不推荐使用查询缓存,并在 MySQL 8.0中删除(主要原因是命中率底,因为 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 ) 。

5.6默认也是关闭的 需要在配置文件中开启

查看

mysql> show variables like "query_cache_type";

+------------------+-------+

| Variable_name    | Value |

+------------------+-------+

| query_cache_type | ON    |

+------------------+-------+

1 row in set (0.00 sec)


mysql>

值有3个 0关闭缓存 OFF 1开启ON 2DEMAND按需

按需使用SQL_CACHE和SQL_NO_CACHE确定语句是否使用缓存

不用缓存

SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `user`;

用缓存

SELECT SQL_CACHE * FROM `student`;

查询缓存使用率

show STATUS LIKE '%Qcache%';

+-------------------------+----------+

| Variable_name           | Value    |

+-------------------------+----------+

| Qcache_free_blocks      | 1        |

| Qcache_free_memory      | 15707112 |

| Qcache_hits             | 0        |

| Qcache_inserts          | 3        |

| Qcache_lowmem_prunes    | 0        |

| Qcache_not_cached       | 14       |

| Qcache_queries_in_cache | 3        |

| Qcache_total_blocks     | 9        |

+-------------------------+----------+

2、解析器

在解析器中对 SQL 语句进行语法分析、语义分析。

分析器先做“ 词法分析 ”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条 SQL 语句,MySQL 需要识别出里面 的字符串分别是什么,代表什么。 MySQL 从你输入的"select"这个关键字识别出来,这是一个查询语 句。它也要把字符串“T”识别成“表名 T”,把字符串“ID”识别成“列 ID”。 SELECT employee_id,last_name FROM employees WHERE employee_id = 101; 接着,要做“ 语法分析 ”。根据词法分析的结果,语法分析器(比如:Bison)会根据语法规则,判断你输 入的这个 SQL 语句是否 满足 MySQL 语法 。 select department_id,job_id,avg(salary) from employees group by department_id; 如果SQL语句正确,则会生成一个这样的语法树:

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。 举例:如下语句是执行两个表的 join:

select * from test1 join test2 using(ID)

where test1.name='zhangwei' and test2.name='mysql高级课程';

方案1:可以先从表 test1 里面取出 name='zhangwei'的记录的 ID 值,再根据 ID 值关联到表 test2,再判

断 test2 里面 name的值是否等于 'mysql高级课程'。

方案2:可以先从表 test2 里面取出 name='mysql高级课程' 的记录的 ID 值,再根据 ID 值关联到 test1,

再判断 test1 里面 name的值是否等于 zhangwei。

这两种执行方法的逻辑结果是一样的,但是执行的效率会有不同,而优化器的作用就是决定选择使用哪一个方案。优化

器阶段完成后,这个语句的执行方案就确定下来了,然后进入执行器阶段。

4、执行器

截止到现在,还没有真正去读写真实的表,仅仅只是产出了一个执行计划。于是就进入了 执行器阶段 在执行之前需要判断该用户是否 具备权限 。如果没有,就会返回权限错误。如果具备权限,就执行 SQL 查询并返回结果。在 MySQL8.0 以下的版本,如果设置了查询缓存,这时会将查询结果进行缓存

select * from test where id=1;

比如:表 test 中,ID 字段没有索引,那么执行器的执行流程是这样的:

调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行,判断 ID 值是不是1,如果不是则跳过,如果是则将这行存在结果集中; 调用引擎接口取“下一行”,重复相同的判断逻辑,直到取到这个表的最后一行。 执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端。

至此,这个语句就执行完成了。对于有索引的表,执行的逻辑也差不多。 SQL 语句在 MySQL 中的流程是: SQL语句→查询缓存→解析器→优化器→执行器 。

5、执行原理

不通DBMS的sql执行原理是相通的 只是在不同的软件中 各有各的实现路径,经历不同的模块那么看下sql执行所使用的资源(时间)如何分析mysql一条sql执行的时间

开启profiling 开启后可以查看sql执行所使用的资源情况命令如下

查看是否开启

show variables like 'profiling';或select @@profiling

默认是0 即OFF是不记录时间的改成1

set profiling=1;


选择一个数据库执行相同的两次sql比如select * from user

mysql> show profiles;


+----------+------------+---------------------------------+

| Query_ID | Duration   | Query                           |

+----------+------------+---------------------------------+

|        1 | 0.00038775 | show variables like 'profiling' |

|        2 | 0.00009075 | SELECT DATABASE()               |

|        3 | 0.00009075 | user db_stu                     |

|        4 | 0.00009150 | SELECT DATABASE()               |

|        5 | 0.00040175 | show variables like 'profiling' |

|        6 | 0.00007600 | select * from user              |

|        7 | 0.00006750 | select * from user              |

+----------+------------+---------------------------------+


查询指定条执行过程

mysql> show profile for query 7;

+--------------------------------+----------+

| Status                         | Duration |

+--------------------------------+----------+

| starting                       | 0.000014 |

| Waiting for query cache lock   | 0.000002 |

| checking query cache for query | 0.000004 |

| checking privileges on cached  | 0.000001 |

| checking permissions           | 0.000008 |

| sending cached result to clien | 0.000036 |

| logging slow query             | 0.000001 |

| cleaning up                    | 0.000002 |

+--------------------------------+----------+

除了查询duration之外 还可以查询其他信息比如cpu io等,语法如下

比如查询io cpu

mysql> show profile cpu,block io for query 7;

+--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+

| Status                         | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out |

+--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+

| starting                       | 0.000014 | 0.000000 |   0.000000 |         NULL |          NULL |

| Waiting for query cache lock   | 0.000002 | 0.000000 |   0.000000 |         NULL |          NULL |

| checking query cache for query | 0.000004 | 0.000000 |   0.000000 |         NULL |          NULL |

| checking privileges on cached  | 0.000001 | 0.000000 |   0.000000 |         NULL |          NULL |

| checking permissions           | 0.000008 | 0.000000 |   0.000000 |         NULL |          NULL |

| sending cached result to clien | 0.000036 | 0.000000 |   0.000000 |         NULL |          NULL |

| logging slow query             | 0.000001 | 0.000000 |   0.000000 |         NULL |          NULL |

| cleaning up                    | 0.000002 | 0.000000 |   0.000000 |         NULL |          NULL |

+--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+

8 rows in set (0.00 sec)

8版本中不存在sql_cache_type的 如果在配置文件中配置这个参数 则启动数据库服务器失败报错

6、oracle中sql执行流程

oracle通过共享池判断sql语句是否参与缓存计划

三、数据库缓冲池

1、缓冲池

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

缓冲池和查询缓存是一个东西吗?不是。

在 InnoDB 存储引擎中有一部分数据会放到内存中,缓冲池则占了这部分内存的大部分,它用来存储各种 数据的缓存

2、 缓冲池如何读取数据

缓冲池管理器会尽量将经常使用的数据保存起来,在数据库进行页面读操作的时候,首先会判断该页面 是否在缓冲池中,如果存在就直接读取,如果不存在,就会通过内存或磁盘将页面存放到缓冲池中再进 行读取

如果我们执行 SQL 语句的时候更新了缓存池中的数据,那么这些数据会马上同步到磁盘上吗?

3、 查看/设置缓冲池的大小

如果你使用的是 InnoDB 存储引擎,可以通过查看 innodb_buffer_pool_size 变量来查看缓冲池的大 小。命令如下

show variables like 'innodb_buffer_pool_size';

你能看到此时 InnoDB 的缓冲池大小只有 134217728/1024/1024=128MB。我们可以修改缓冲池大小,比如 改为256MB,方法如下:

set global innodb_buffer_pool_size = 268435456;

或者

[server]

innodb_buffer_pool_size = 268435456  

4、 多个Buffer Pool实例

[server]

innodb_buffer_pool_instances = 2

这样就表明我们要创建2个 Buffer Pool 实例。 我们看下如何查看缓冲池的个数,使用命令:

show variables like 'innodb_buffer_pool_instances';

那每个 Buffer Pool 实例实际占多少内存空间呢?其实使用这个公式算出来的:

innodb_buffer_pool_size/innodb_buffer_pool_instances

也就是总共的大小除以实例的个数,结果就是每个 Buffer Pool 实例占用的大小

4、 引申问题

Buffer Pool是MySQL内存结构中十分核心的一个组成,你可以先把它想象成一个黑盒子

黑盒下的更新数据流程


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