重新认识MySQL
查询sql语句究竟是怎么样执行的呢？
首先就是和数据库建立连接，建立连接就要有通信协议。
1 通信协议
MySQL 要运行一个服务，监听默认的3306端口。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。
通信类型： 同步或者异步
同步通信的特点：
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。
异步通信的特点：
1、异步可以避免应用阻塞等待，但是不能节省 SQL 执行的时间。
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。默认都是 28800 秒，8 小时。
查看 MySQL 当前有多少个连接：show global status like 'Thread%';
MySQL 服务允许的最大连接数：在 5.7 版本中默认是 151 个，最大可以设置成 16384（2^14）。
2 通信方式
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。如果一次性往数据库插入的数据很大，或者values后面的内容很长，就需要修改服务器的配置 max_alloewd_packet(默认4m)
执行一条sql，建立完连接之后，下一步需要做什么呢？
查询缓存：缓存的作用我们已经很清楚了，以kv的形式存储数据到内存中，加快数据的读取速度。但是MySQL中如何使用缓存我们好像没有听说过，因为MySQL缓存默认关闭的，不推荐使用。为什么不推荐使用呢？因为在这里面使用缓存的场景要求很苛刻，必须是一模一样的语句才行，一个空格都不行。所以一般使用缓存，还是交给ORM框架或者独立的缓存服务会比较好，例如Redis。在 MySQL 8.0 中，查询缓存已经被移除了。
3 语法解析和预处理(Parser & Preprocessor）
不知道大家在写sql的时候会不会有这个思考？我写一个正确的sql语句会被识别并且执行，但是我随便写个字符串，例如 lilili 为什么就会报错呢？它怎么知道我写的语法有误？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。
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 select name from table where id = 1 这个语句会被打碎成8个符号，每个符号从哪里开始到哪里结束。
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）。
预处理器：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？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。
4 查询优化（Query Optimizer ）与查询执行计划
什么是优化器？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';
优化器可以做什么？MySQL 的优化器能处理哪些优化类型呢？举两个简单的例子：1、当我们对多张表进行关联查询的时候，以哪个表的数据作为基准表。2、有多个索引可以使用的时候，选择哪个索引。实际上，对于每一种数据库来说，优化器的模块都是必不可少的，他们通过复杂的算法实现尽可能优化查询效率的目标。但是优化器也不是万能的，并不是再垃圾的 SQL 语句都能自动优化，也不是每次都能选择到最优的执行计划，大家在编写 SQL 语句的时候还是要注意。如果我们想知道优化器是怎么工的，它生成了几种执行计划，每种执行计划的 cost是多少，应该怎么做？
优化器是怎么样得到执行计划的？MySQL :: MySQL Internals Manual :: 8 Tracing the Optimizer 开启优化器的追踪这里不做说明。
优化器得到的结果
优化完之后，得到一个什么东西呢？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。
* 注意 EXPLAIN 的结果也不一定最终执行的方式
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？
存储引擎的基本介绍
在关系型数据库中，数据是存储在Table中，这个存储结构就是由存储引擎决定的，所以我们也可以把存储引擎叫做表类型。在MySQL中，支持多种存储引擎，他们是还可以相互替换的，所以叫插件式存储引擎，但是为什么要有这门多类型呢？一种还不够用吗？
查看存储引擎：show table status from `数据库名`; 不同存储引擎产生的文件后缀和文件数量也不一样，这里不做说明。
常见存储引擎：MyISAM 和 InnoDB 是我们用得最多的两个存储引擎，在 MySQL 5.5 版本之前，默认的存储引擎是 MyISAM，它是 MySQL 自带的。我们创建表的时候不指定存储引擎，它就会使用 MyISAM 作为存储引擎。MyISAM 的前身是 ISAM（Indexed Sequential Access Method：利用索引，顺序存取数据的方法）。5.5 版本之后默认的存储引擎改成了 InnoDB，它是第三方公司为 MySQL 开发的。为什么要改呢？最主要的原因还是 InnoDB 支持事务，支持行级别的锁，对于业务一致性要求高的场景来说更适合。
那么究竟该如何选择存储引擎呢？如果对数据一致性要求比较高，需要事务支持，可以选择 InnoDB。如果数据查询多更新少，对查询性能要求比较高，可以选择 MyISAM。
如果需要一个用于查询的临时表，可以选择 Memory。如果所有的存储引擎都不能满足你的需求，并且技术能力足够，可以根据官网内部手册用 C 语言开发一个存储引擎：
MySQL :: MySQL Internals Manual :: 23 Writing a Custom Storage Engine
6 执行引擎（Query Execution Engine）返回结果
存储引擎分析完了，它是我们存储数据的形式，继续第二个问题，是谁使用执行计划去操作存储引擎呢？这就是我们的执行引擎，它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
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。
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。
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。
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。
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。
一条更新SQL是 如何执行的？
探索了查询流程，我们是不是再研究下更新流程、插入流程和删除流程？在数据库里面，我们说的 update 操作其实包括了更新、插入和删除。如果大家有看过 MyBatis 的源码，应该知道 Executor 里面也只有 doQuery()和 doUpdate()的方法，没有 doDelete()和 doInsert()。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。
缓冲池 Buffer Pool
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。
InnoDB内存结构和磁盘结构
内存结构
Buffer Pool 主要分为 3 个部分： Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive HashIndex，还有一个（redo）log buffer。
Buffer Pool
Buffer Pool缓存的是页面信息，包括缓存页，索引页。查询相关状态的命令：SHOW STATUS LIKE '%innodb_buffer_pool%';Buffer Pool 默认大小是 128M（134217728 字节），可以调整。查看参数：SHOW VARIABLES like '%innodb_buffer_pool%';内存的缓冲池写满了怎么办？（Redis 设置的内存满了怎么办？）InnoDB 用 LRU
算法来管理缓冲池（链表实现，不是传统的 LRU，分成了 young 和 old），经过淘汰的数据就是热点数据。内存缓冲区对于提升读写性能有很大的作用。思考一个问题：
当需要更新一个数据页时，如果数据页在 Buffer Pool 中存在，那么就直接更新好了。否则的话就需要从磁盘加载到内存，再对内存的数据页进行操作。也就是说，如果
没有命中缓冲池，至少要产生一次磁盘 IO，有没有优化的方式呢？
Change Buffer 写缓存
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';代表 Change Buffer 占 Buffer Pool 的比例，默认 25%。
Adaptive Hash Index
专门把一种哈希的索引放在内存，是因为内存很适合用hash的方式来访问，其他的这里不做过多说明。
(redo)Log Buffer
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。
这个文件就是磁盘的 redo log（叫做重做日志），对应于/var/lib/mysql/目录下的ib_logfile0 和 ib_logfile1，每个 48M。这 种 日 志 和 磁 盘 配 合 的 整 个 过 程 ， 其 实 就 是 MySQL 里 的 WAL 技 术（Write-Ahead Logging），它的关键点就是先写日志，再写磁盘。查看命令：show variables like 'innodb_log%';
同样是写磁盘，为什么不直接写到 db file 里面去？为什么先写日志再写磁盘？
先来了解一下随机 I/O 和顺序 I/O 的概念。磁盘的最小组成单元是扇区，通常是 512 个字节。操作系统和内存打交道，最小的单位是页 Page。操作系统和磁盘打交道，读写磁盘，最小的单位是块 Block。
如果我们所需要的数据是随机分散在不同页的不同扇区中，那么找到相应的数据需要等到磁臂旋转到指定的页，然后盘片寻找到对应的扇区，才能找到我们所需要的一块数据，一次进行此过程直到找完所有数据，这个就是随机 IO，读取数据速度较慢。假设我们已经找到了第一块数据，并且其他所需的数据就在这一块数据后边，那么就不需要重新寻址，可以依次拿到我们所需的数据，这个就叫顺序 IO。
刷盘是随机 I/O，而记录日志是顺序 I/O，顺序 I/O 效率更高。因此先把修改写入日志，可以延迟刷盘时机，进而提升系统吞吐。当然 redo log 也不是每一次都直接写入磁盘，在 Buffer Pool 里面有一块内存区域（Log Buffer）专门用来保存即将要写入日志文件的数据，默认 16M，它一样可以节省磁盘 IO。
查看文件大小：SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_log_buffer_size';
redo log 的内容主要是用于崩溃恢复。磁盘的数据文件，数据来自 bufferpool。redo log 写入磁盘，不是写入数据文件。那么，Log Buffer 什么时候写入 log file？在我们写入数据到磁盘的时候，操作系统本身是有缓存的。flush 就是把操作系统缓冲区写入到磁盘。log buffer 写入磁盘的时机，由一个参数控制，默认是 1。
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_flush_log_at_trx_commit';
这是内存结构的第 4 块内容，redo log，它又分成内存和磁盘两部分。redo log 有什么特点？
1、redo log 是 InnoDB 存储引擎实现的，并不是所有存储引擎都有。
2、不是记录数据页更新之后的状态，而是记录这个页做了什么改动，属于物理日志。
3、redo log 的大小是固定的，前面的内容会被覆盖。
check point 是当前要覆盖的位置。如果 write pos 跟 check point 重叠，说明 redolog 已经写满，这时候需要同步 redo log 到磁盘中。这是 MySQL 的内存结构，总结一下，分为：Buffer pool、change buffer、Adaptive Hash Index、 log buffer。磁盘结构里面主要是各种各样的表空间，叫做 Table space。
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 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。show variables like 'innodb_doublewrite';
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 double write，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-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。
通用间表空间 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 ts add datafile '/var/lib/mysql/ts.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 t(id integer) tablespace ts;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 t; drop tablespace ts;
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。
undo log tablespaces
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。show global variables like '%undo%';
有了这些日志之后，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 lipeng。
update user set name = 'lp' 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 lp；
3、记录 name=lipeng到 undo log；
4、记录 name=lp到 redo log；
5、调用存储引擎接口，在内存（Buffer Pool）中修改 name=lp；
6、事务提交。
内存和磁盘之间，工作着很多的线程。
后台线程
后台线程的主要作用是负责刷新内存池中的数据和把修改的数据页刷新到磁盘。后台线程分为：master thread，IO thread，purge thread，page cleaner thread。master thread 负责刷新缓存数据到磁盘并协调调度其它后台进程。IO thread 分为 insert buffer、log、read、write 进程。分别用来处理 insert buffer、重做日志、读写请求的 IO 回调。purge thread 用来回收 undo 页。page cleaner thread 用来刷新脏页。除了 InnoDB 架构中的日志文件，MySQL 的 Server 层也有一个日志文件，叫做binlog，它可以被所有的存储引擎使用。
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。有了这两个日志之后，我们来看一下一条更新语句是怎么执行的：
例如一条语句：update user set name='aaa' 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aaa，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。
这张图片的重点：
1、先记录到内存，再写日志文件。
2、记录 redo log 分为两个阶段。
3、存储引擎和 Server 记录不同的日志。
3、先记录 redo，再记录 binlog。
