MySQL Server

Client：应用程序通常使用JDBC驱动，与MYSQL-Server交互；向MySQL服务器发送要执行的命令及SQL；

连接器：通过TCP连接池管理客户端链接、并处理认证、鉴权等操作；

查询缓存：8.0之后被移除；由于表更新则缓存失效，Server层的缓存就很鸡肋；

分析器：对SQL字符串进行词法分析、语法分析、生成AST抽象语法树；

• 词法分析：标记SQL关键词、非关键词；
• 语法分析：对SQL进行正确性验证，解析为语法树；

预处理器：缓存SQL模板，后续相同的SQL，使用相同的模板，只需提交参数即可；

优化器：对将执行的SQL进行分析、优化，最终生成执行计划(EXPLAIN)，决定了最终的执行策略（索引选择、表的JOIN顺序等）； MySQL中主要有两种优化器：

• RBO：基于规则的优化器；
• CBO：基于代价的优化器（主流），根据IO成本、CPU成本，优化SQL；

执行器：操作存储引擎，调用存储引擎的API，执行SQL，获取执行结果，响应客户端等；

存储引擎：真正执行SQL、存储数据的组件；不同的存储引擎使用不同的存储、读写策略；存储引擎对外暴漏Handler API，进行交互；

• MyISAM：使用B树组织数据，只有哈希索引，不可范围查询、不支持事务；
• InnoDB：使用B+树组织数据，支持多种索引，支持事务；

Binary Log（bin_log）：记录数据的变更，有2种记录模式：

• binlog_format = statement
  ：保留完整SQL语句；
• binlog_format = row
  ：记录数据修改前后的状态；

MyISAM

使用B+树作为索引数据结构，只不过叶子节点保存数据记录的地址，而非数据记录；

1. 支持哈希索引、全文索引；
2. 不支持事务和行级锁定，只有表锁
3. 读操作性能非常高效；适合读多场景；索引支持范围查询，但可以扫表来范围查询；

InnoDB存储引擎

Buffer Pool：

• 大小由：
  innodb_buffer_pool_size
  决定；
• 个数由：可以有多个，提升并发性能；由
  innodb_buffer_pool_instances
  决定，各实例间隔离；
• 内存操作单元为：对应InnoDB页(16KB + 页描述信息)
• LRU缓存：双向链表缓存热点数据；
  • 使用LRU算法(近期最少使用)进行内存管理；当内存不足时，淘汰不常使用的页，将其刷入磁盘；
  • 缓存命中率：由于LRU机制，尽量不要查询不需要的列，挤占内存，导致LRU缓存命中率降低；
• Free链：即空闲缓存页，InnoDB需要从磁盘加载新的页时，会从Free链中取空白页，装载数据；
• Flush链：脏页链，存放被修改的脏页，放入链表尾部，由后台线程顺序刷入磁盘中；刷入完成后，将空页加入Free链；

Redo Log：InnoDB使用redo_log的顺序磁盘IO来加速持久化；

• InnoDB的数据最终存储在磁盘，如果直接写入磁盘，就会以随机IO的方式写入；
• 因此Innodb的数据写入
  BufferPool
  中时，就算是写入成功了；
• 但是宕机会丢失，因此使用
  redolog
  来以顺序IO的方式最快的进行持久化；保证宕机仍能够从
  redolog
  中恢复数据； Undo Log：用于事务回滚和MVCC数据版本；会定期清理不再需要的版本数据；（永远不需要读到的版本）

MySQL实例和库

一个MySQL实例可以包含多个逻辑库；

• 库与库之间的表、试图、存储过程、事务都相互隔离；
• 多个库共享MySQL实例的配置、CPU、内存资源、连接池、InnoDB缓存池、磁盘IO、物理存储；
• 多个库之间的锁资源是隔离的（如表锁），不会存在表锁竞争；

单节点多库的限制：

1. 单节点多库：并不会提高并发度，多个库共享连接池、内存资源并不会提高并发度；
2. 多库共享InnoDB缓存池；如果某个库有热点查询，其他库的缓存可能被清除；

什么场景需要单节点多库：

• 租户的数据隔离；
• 单表数据量过大的分库分表，提升SQL执行效率；
• 环境的隔离：开发环境、测试环境；