一、一条SQL查询语句是如何执行的？（读）
我们要了解一条语句的执行流程时，首先应该明白mysql的基本架构是怎样的。
我们将以下面这样一条语句为例，逐步分析其执行原理。
select * from T where ID=10mysql的基本架构如下
注意：缓存部分因为效率原因，在8.0以后已经被废除！
从图中可以看出，mysql在服务端主要分为Server层和存储引擎层两个部分的。
- Server层：涵盖mysql大多数核心服务功能，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。通过存储引擎提供的相关接口与其进行交互。
- 存储引擎层：主要实现对具体数据的存储和提取，不同的存储引擎共用一个Server层。
接下来从Server层开始，看看每个组件的作用。
1.连接器
一般我们使用数据库时，都要先进行连接，实际上就是靠连接器实现的。连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。
首先客户端输入密码想要获取连接，然后经过TCP握手后，连接器会对用户信息进行一系列的验证，通过验证就会建立起一个连接。这个连接可以是长连接，也可以是短链接**（推荐使用长连接）**。连接建立后，连接器会对连接进行管理，例如客户端太长时间未操作就将其断开等等。
2.查询缓存（不建议使用）
MySQL拿到一个查询请求后，会先到查询缓存看看，之前是不是执行过这条语句。之前执行过的语句及其结果可能会以key-value对的形式，被直接缓存在内存中。key是查询的语句，value是查询的结果。
不过查询缓存的失效非常频繁，只要有对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空，极大降低了效率！
3.分析器
分析器就是对客户端输入的语句进行词法分析和语法分析，判断输入的语句是否符合mysql规范，避免乱七八糟的字符和错误的语句。
- 词法分析：主要是识别出语句的字符串有什么含义。例如例子中的“T”，这里就会将它识别成表名“T”。
- 语法分析：判断语句是否满足mysql语法。
4.优化器
正常来说，分析完之后就该执行了对吧？但是mysql内部有一个机制，在我们有多种方法可以得到同一个数据的情况下，**mysql会先找出执行效率最高的那个方法，然后再去执行。**找方法的这个步骤，就是由优化器实现的。比如表里面有多个索引的时候，优化器会决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。
5.执行器
经过一系列操作之中，终于要执行了。执行的操作，就通过mysql的执行器来实现。在真正开始执行之前，还会进行一次判断，执行器会检查该用户是否有对该表的操作权限，如果有权限才会开始执行。
当我们对数据开始进行查询，打开表的时候，执行器就会根据表的引擎定义，掉用这个引擎提供的接口。
示例中的执行流程如下：
- 调用InnoDB引擎接口取这个表的第一行，判断ID值是不是10，如果不是则跳过，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，一条完整的mysql查询语句就执行完成了。
二、一条SQL更新语句是如何执行的？（写）
一条更新语句主要包括两个步骤：
- 查询出该数据（读）
- 对该数据进行修改（写）
查询的步骤我们已经清楚了，那么mysql是如何对数据进行修改（写入）的呢？
这主要靠的是mysql中的两个日志模块：redo log（重做日志）和 binlog（归档日志）。
1.redolog（InnoDB引擎特有）
举一个简单的例子：
酒店掌柜有一个粉板，专门用来记录客人的赊账记录。如果赊账的人不多，那么他可以把顾客名和账目写在板上。但如果赊账的人多了，粉板总会有记不下的时候，这个时候掌柜一定还有一个专门记录赊账的账本。
如果有人要赊账或者还账的话，掌柜一般有两种做法：
- 一种做法是直接把账本翻出来，把这次赊的账加上去或者扣除掉；
- 另一种做法是先在粉板上记下这次的账，等打烊以后再把账本翻出来核算。
当人很多时，掌柜一定会选择后者，因为前者操作实在是太麻烦了。要是账本密密麻麻几十页，掌柜要找到那个名字，找到之后再拿出算盘计算，最后再将结果写回到账本上，肯定效率是十分低下的。
同样，在mysql中也是这样的。
如果每一次的更新操作都需要写进磁盘，然后磁盘也要找到对应的那条记录，然后再更新，整个过程IO成本、查找成本都很高。为了解决这个问题，redolog（粉板）就出现了。粉板和账本配合的整个过程，其实就是MySQL里经常说到的WAL（Write-Ahead Logging）技术，它的关键点就是先写日志，再写磁盘，也就是先写粉板，等不忙的时候再写账本。
具体来说，当有一条记录需要更新的时候，InnoDB引擎就会先把记录写到redo log（粉板）里面，并更新内存，这个时候更新就算完成了。然后，InnoDB引擎会在适当的时候（打烊），将这个操作记录更新到磁盘里面。但是redolog也是有固定大小的，当记录超出空间大小的时候，我们就要清楚一部分数据腾出空间。
以下图为例
一个redolog日志包含四个文件
- write pos是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第3号文件末尾后就回到0号文件开头。
- checkpoint是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件。
write pos和checkpoint之间（3号和0号文件）的是“粉板”上还空着的部分。如果write pos追上checkpoint，表示“粉板”满了，这时候不能再执行新的更新，得先擦掉一些记录，把checkpoint推进一下。
有了redo log，InnoDB就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为crash-safe。（注：redolog可以存在内存也可以存在磁盘，一般都会存在磁盘中，可以通过参数进行设置）
innodb_flush_log_at_trx_commit这个参数设置成1的时候，表示每次事务的redo log都直接持久化到磁盘。
2.binlog（mysql自带位于Server层）
MySQL自带的引擎是MyISAM，但是MyISAM没有crash-safe的能力，binlog日志只能用于归档。而InnoDB是另一个公司以插件形式引入MySQL的，既然只依靠binlog是没有crash-safe能力的，所以InnoDB使用另外一套日志系统——也就是redo log来实现crash-safe能力。
我们先对二者进行一下比较：
（1）redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server层实现的，所有引擎都可以使用。
（2）redo log是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给ID=2这一行的c字段加1 ”。
（3）redo log是循环写的，空间固定会用完；binlog是可以追加写入的。“追加写”是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。
（4）sync_binlog这个参数设置成1的时候，表示每次事务的binlog都持久化到磁盘。
有了概念性的理解，我们再来看一下一条更新语句如何进行写入的：
update T set c=c+1 where ID=2;（1）执行器先找引擎取ID=2这一行。ID是主键，引擎直接用树搜索找到这一行。如果ID=2这一行所在的数据页本来就在内存中，就直接返回给执行器；否则，需要先从磁盘读入内存，然后再返回。
（2）执行器拿到引擎给的行数据，把这个值加上1，比如原来是c，现在就是c+1，得到新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据。
（3）引擎将这行新数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到redo log里面，此时redo log处于prepare状态。然后告知执行器执行完成了，随时可以提交事务。
（4）执行器生成这个操作的binlog，并把binlog写入磁盘。
（5）执行器调用引擎的提交事务接口，引擎把刚刚写入的redolog改成提交（commit）状态，更新完成。
这里要特意提一下， mysql将redo log的写入拆成了两个步骤：prepare和commit，这就是**“两阶段提交”**。
两阶段提交
为什么必须有“两阶段提交”呢？
如果不用两阶段提交，要么就是先写完redolog再写binlog，或者反过来。我们看看这两种方式会有什么问题。
假设当前c的值是0，在执行update语句过程中在写完第一个日志后，第二个日志还没有写完期间发生了crash。
（1）先写redo log后写binlog。
假设在redolog写完，binlog还没有写完的时候，MySQL进程异常重启。由于redo log写完之后，系统即使崩溃，仍然能够把数据恢复回来，所以恢复后这一行c的值是1。但是binlog没写完就crash了，这时候binlog里面就没有记录这个语句。因此，之后备份日志的时候，存起来的binlog里面就没有这条语句。
于是，如果需要用这个binlog来恢复临时库的话，由于这个语句的binlog丢失，这个临时库就会少了这一次更新，恢复出来的这一行c的值就是0，与原库的值不同。
（2）先写binlog后写redo log。
如果在binlog写完之后crash，由于redo log还没写，崩溃恢复以后这个事务无效，所以这一行c的值是0。但是binlog里面已经记录了“把c从0改成1”这个日志。所以，在之后用binlog来恢复的时候就多了一个事务出来，恢复出来的这一行c的值就是1，与原库的值不同。
redo log和binlog都可以用于表示事务的提交状态，而两阶段提交就是让这两个状态保持逻辑上的一致。
