MySQL的设计架构.docx

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。一致性(Consistent)：在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，以保持数据的完整性;事务结束时，所有的内部数据结构(如B树索引或双向链表)也都必须是正确的。隔离性(Isolation)：数据库系统提供一定的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的，反之亦然。持久性(Durable)：事务完成之后，它对于数据的修改是永久性的，即使出现系统故障也能够保持。事务处理带来的相关问题：由于事务的并发执行，带来以下一些著名的问题：更新丢失(Lost Update)：当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，由于每个事务都不知道其他事务的存在，就会发生丢失更新问题-最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新。脏读(Dirty Reads)：一个事务正在对一条记录做修改，在这个事务完成并提交前，这条记录的数据就处于不一致状态;这时，另一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，第二个事务读取了这些“脏”数据，并据此做进一步的处理，就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被形象地叫做”脏读”。不可重复读(Non-Repeatable Reads)：一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过