MySQL的设计架构.doc

MySQL的设计架构 对于初学者可能MySQL是设计框架不是很了解，而其实在了解内存结构等。下面小编就为大家分享下MySQL的设计架构，一起来看一下吧。 在使用Impala这种所谓大数据引擎的时候，总会感觉有些地方设计的不是那么尽善尽美，比如说缓存，Impala的查询结果是没有经过缓存的，也就是说每次都相当于需要重新对文件执行一遍查询。 MySQL基本架构如下图，是MySQL的逻辑架构图： 最上层的服务并不是MySQL所独有的，大多数基于网络的客户端/服务器的工具或者服务都有类似的架构，比如连接处理、授权认证、安全等等。 第二层架构是MySQL比较有意思的部分大多数MySQL的核心服务功能都在这一层。包括查询解析、分析、优化、缓存以及所有的内置函数，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现：存储过程、触发器、视图等。 第三层包含了存储引擎。存储引擎负责MySQL中数据的存储和提取。和GNU/Linux下的各种文件系统一样，每个存储引擎都有它的优势和劣势。服务器通过API与存储引擎进行通信。这些接口屏蔽了不同存储引擎之间的差异。 下面挑几个模块解释一下： 1.解析器 SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。解析器是由Lex和YACC实现的，是一个很长的脚本。 主要功能： 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.优化器 SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化。他使用的是“选取-投影-联接”策略进行查询。 用一个例子就可以理解：select uid,name from user where gender = 1; 这个select 查询先根据where 语句进行选取，而不是先将表全部查询出来以后再进行gender过滤 这个select查询先根据uid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 将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果。 3.缓存 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中取数据。 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。 补充知识 1.查询优化和执行(Optimization and Execution) MySQL将用户的查询语句进行解析，并创建一个内部的数据结构——分析树，然后进行各种优化，例如重写查询、选择读取表的顺序，以及使用哪个索引等。 查询优化器不关心一个表所使用的存储引擎，但是存储引擎会影响服务器如何优化查询。优化器通过存储引擎获取一些参数、某个操作的执行代价、以及统计信息等。在解析查询之前，服务器会先访问查询缓存(query cache)——它存储SELECT语句以及相应的查询结果集。如果某个查询结果已经位于缓存中，服务器就不会再对查询进行解析、优化、以及执行。它仅仅将缓存中的结果返回给用户即可，这将大大提高系统的性能。 2.并发控制(锁粒度) MySQL提供两个级别的并发控制：服务器级(the server level)和存储引擎级(the storage engine level)。加锁是实现并发控制的基本方法，MySQL中锁的粒度： 表级锁：MySQL独立于存储引擎提供表锁，例如，对于ALTER TABLE语句，服务器提供表锁(table-level lock)。 行级锁：InnoDB和Falcon存储引擎提供行级锁，此外，BDB支持页级锁。InnoDB的并发控制机制，下节详细讨论。 另外，值得一提的是，MySQL的一些存储引擎(如InnoDB、BDB)除了使用封锁机制外，还同时结合MVCC机制，即多版本两阶段封锁协议(Multiversion two-phrase locking protocal)，来实现事务的并发控制，从而使得只读事务不用等待锁，提高了事务的并发性。 注意： 行级锁只在存储引擎层实现，而MySQL服务器层没有实现。服务器层完全不了解存储引种的锁实现。 3.事务 MySQL中，InnoDB和BDB都支持事务处理。这里主要讨论InnoDB的事务处理。 事务的ACID特性： 事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有以下4个属性，通常简称为事务的ACID属性。 原子性(Atomicity)：事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全都执行，要么全都不执行。 一