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MySQL的内部组件结构

大体来说，MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。

Server层

主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），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。

存储引擎层

存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，它从 MySQL 5.5.5 版本开始成为了默认存储引擎。也就是说如果我们在create table时不指定表的存储引擎类型,默认会给你设置存储引擎为InnoDB。

下面我们来看下Server层的连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器分别主要干了哪些事情。

连接器

我们知道由于MySQL是开源的，他有非常多种类的客户端：navicat,mysql front,jdbc,SQLyog等非常丰富的客户端，包括各种编程语言实现的客户端连接程序，这些客户端要向mysql发起通信都必须先跟Server端建立通信连接，而建立连接的工作就是有连接器完成的。
第一步，你会先连接到这个数据库上，这时候接待你的就是连接器。连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。连接命令一般是这么写的：

[root@192 ~]# mysql -h host[数据库地址] -u root[用户] -p root[密码] -P 3306

连接命令中的 mysql 是客户端工具，用来跟服务端建立连接。在完成经典的 TCP 握手后，连接器就要开始认证你的身份，这个时候用的就是你输入的用户名和密码。
1、如果用户名或密码不对，你就会收到一个"Access denied for user"的错误，然后客户端程序结束执行。
2、如果用户名密码认证通过，连接器会到权限表里面查出你拥有的权限。之后，这个连接里面的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限。
这就意味着，一个用户成功建立连接后，即使你用管理员账号对这个用户的权限做了修改，也不会影响已经存在连接的权限。修改完成后，只有再新建的连接才会使用新的权限设置。

查询缓存

连接建立完成后，你就可以执行 select 语句了。执行逻辑就会来到第二步：查询缓存。
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。如果你的查询能够直接在这个缓存中找到 key，那么这个 value 就会被直接返回给客户端。
如果语句不在查询缓存中，就会继续后面的执行阶段。执行完成后，执行结果会被存入查询缓存中。你可以看到，如果查询命中缓存，MySQL 不需要执行后面的复杂操作，就可以直接返回结果，这个效率会很高。
大多数情况查询缓存就是个鸡肋，为什么呢？
因为查询缓存往往弊大于利。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。因此很可能你费劲地把结果存起来，还没使用呢，就被一个更新全清空了。对于更新压力大的数据库来说，查询缓存的命中率会非常低。
一般建议大家在静态表里使用查询缓存，什么叫静态表呢？就是一般我们极少更新的表。比如，一个系统配置表、字典表，那这张表上的查询才适合使用查询缓存。好在 MySQL 也提供了这种“按需使用”的方式。你可以将my.cnf参数 query_cache_type 设置成 DEMAND。

my.cnf
#query_cache_type有3个值 0代表关闭查询缓存OFF，1代表开启ON，2（DEMAND）代表当sql语句中有SQL_CACHE关键词时才缓存
query_cache_type=2

这样对于默认的 SQL 语句都不使用查询缓存。而对于你确定要使用查询缓存的语句，可以用 SQL_CACHE 显式指定，像下面这个语句一样：

mysql> select SQL_CACHE * from test where ID=5；

查看当前mysql实例是否开启缓存机制

mysql> show global variables like "%query_cache_type%";

mysql 8.0已经移除了查询缓存功能

分析器

如果没有命中查询缓存，就要开始真正执行语句了。首先，MySQL 需要知道你要做什么，因此需要对 SQL 语句做解析。
分析器先会做“词法分析”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条 SQL 语句，MySQL 需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么。
MySQL 从你输入的"select"这个关键字识别出来，这是一个查询语句。它也要把字符串“T”识别成“表名 T”，把字符串“ID”识别成“列 ID”。
做完了这些识别以后，就要做“语法分析”。根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断你输入的这个 SQL 语句是否满足 MySQL 语法。
如果你的语句不对，就会收到“You have an error in your SQL syntax”的错误提醒，比如下面这个语句 from 写成了 “rom”。

 mysql>select * fro test where id=1;
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'fro test where id=1' at line 1

下图是分析器对sql的分析过程步骤：

SQL语句经过分析器分析之后，会生成一个这样的语法树

至此我们分析器的工作任务也基本圆满了。接下来进入到优化器

优化器

经过了分析器，MySQL 就知道你要做什么了。在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。
优化器是在表里面有多个索引的时候，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；以及一些mysql自己内部的优化机制。

执行器

开始执行的时候，要先判断一下你对这个表 T 有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错误，如下所示 (在工程实现上，如果命中查询缓存，会在查询缓存返回结果的时候，做权限验证)。

mysql> select * from test where id=10;

如果有权限，就打开表继续执行。打开表的时候，执行器就会根据表的引擎定义，去使用这个引擎提供的接口。

Innodb底层原理与Mysql日志机制

redo log重做日志关键参数

innodb_log_buffer_size：设置redo log buffer大小参数，默认16M ，最大值是4096M，最小值为1M。

show variables like '%innodb_log_buffer_size%';

innodb_log_files_in_group：设置redo log文件的个数，命名方式如: ib_logfile0, iblogfile1… iblogfileN。默认2个，最大100个。

show variables like '%innodb_log_files_in_group%';

innodb_log_file_size：设置单个redo log文件大小，默认值为48M。最大值为512G，注意最大值指的是整个 redo log系列文件之和，即(innodb_log_files_in_group * innodb_log_file_size)不能大于最大值512G。

show variables like '%innodb_log_file_size%';

redo log 写入磁盘过程分析：
redo log 从头开始写，写完一个文件继续写另一个文件，写到最后一个文件末尾就又回到第一个文件开头循环写，如下面这个图所示。

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里。
write pos 和 checkpoint 之间的部分就是空着的可写部分，可以用来记录新的操作。如果 write pos 追上checkpoint，表示redo log写满了，这时候不能再执行新的更新，得停下来先擦掉一些记录，把 checkpoint 推进一下。

innodb_flush_log_at_trx_commit：这个参数控制 redo log 的写入策略，它有三种可能取值：
设置为0：表示每次事务提交时都只是把 redo log 留在 redo log buffer 中，数据库宕机可能会丢失数据。

设置为1(默认值)：表示每次事务提交时都将 redo log 直接持久化到磁盘，数据最安全，不会因为数据库宕机丢失数据，但是效率稍微差一点，线上系统推荐这个设置。
设置为2：表示每次事务提交时都只是把 redo log 写到操作系统的缓存page cache里，这种情况如果数据库宕机是不会丢失数据的，但是操作系统如果宕机了，page cache里的数据还没来得及写入磁盘文件的话就会丢失数据。

InnoDB 有一个后台线程，每隔 1 秒，就会把 redo log buffer 中的日志，调用 操作系统函数 write 写到文件系统的 page cache，然后调用操作系统函数 fsync 持久化到磁盘文件。
redo log写入策略参看下图：