关系型数据库——MySQL

Posted 2021-03-24 小流积江河，跬步至千里

【mysql架构图】

MySQL简要架构图如下图所示，引擎层以插件方式集成了不同的存储引擎，它们共用Server层对外提供服务。

　　 

 

• 连接器：用于连接管理，进行身份认证及权限相关的管理。（登录MySQL）
• 查询缓存区：执行查询语句时，先从缓存区查询。（该功能V8.0之后移除）
• 分析器：未命中缓存时，对SQL进行词法分析、语法分析。
• 优化器：按照MySQL认为的最优方案，生成执行计划。
• 执行器：执行SQL，并从存储引擎返回数据。
• 存储引擎：存储数据，提供读写接口

 

【MySQL存储引擎】

V5.5之前MySQL的默认存储引擎为MyISAM（ISAM：Indexed Sequential Access Method，即有索引的顺序访问方法。MyISAM是基于传统的ISAM优化而来）

V5.5之后，MySQL的默认存储引擎便更改为InnoDB，主要是为支持数据库事务安全而设计。

# MyISAM vs InnoDB

• 锁：MyISAM支持表级锁；InnoDB支持行级锁（默认）。因此并发操作时，InnoDB的效率要更高。
• 性能：MyISAM执行大量select和insert操作时，效率更高；InnoDB执行大量update和insert操作时，效率更高。
• 外键：MyISAM不支持；InnoDB支持外键。
• 事务：MyISAM不支持事务操作；InnoDB支持数据库事务。
• 崩溃后安全恢复：MyISAM不支持；InnoDB支持。
• MVCC：MVCC：Multi-Version Concurrency Control，基于多版本的并发控制协议。作用于READ COMMITTED 和 REPEATABLE READ 两个隔离级别下，是一种乐观锁，相对基于锁的并发控制更加高效。最基本的原则是：读不加锁，读写不冲突。仅InnoDB支持。

 

【MySQL索引】

MySQL索引使用的数据结构主要有BTree索引 和 哈希索引 。查询结果为单条时，哈希索引性能更好；其余场景BTree索引更优。

InnoDB存储引擎下，数据文件和索引文件是一体的。表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。

 

【MySQL日志模块】

MySQL的Server层自带有归档日志模块 binlog，每当MySQL执行更新操作时（insert、delete、update），SQL执行记录会记录到该日志中。该日志模块为所有存储引擎所共享。

引擎层中的InnoDB存储引擎还独有一个重做日志模块 redo log，也会用来记录SQL执行更新的操作。该模块可以保证MySQL崩溃后安全恢复，也是InnoDB可以支持事务操作的重要模块。

使用InnoDB执行更新操作的流程：

　　分析器 —— 权限验证 —— 执行器 —— 存储引擎 ——记录redo log（prepare状态） —— 记录bin log —— 记录redo log（commit状态）

 

【MySQL部署模式】

• 单点模式。常用的部署模式，但无法实现容灾。
• 主从模式。一主多从，读写分离。解决单点负载瓶颈。主节点宕机，需将从节点切换为主节点来保证服务可用。
  • 主从模式下数据同步过程：
    1. 主节点负责写，并将更改操作记录到归档日志bin log中；
    2. 从节点的IO线程将主的binlog事件（sql语句） 同步本机上并记录在中继日志relay log里；
    3. 从节点的SQL线程按照relay log中记录顺序执行SQL，使得主从数据同步。
• 集群模式。各节点均可对外提供读写服务，一个节点写的操作会同步到其他所有节点以满足数据一致性。但任意节点宕机不影响集群服务。

 

参考文献：（文章仅做交流学习，侵权即删！！）

1、https://github.com/Snailclimb/JavaGuide

2、https://blog.csdn.net/AGambler/article/details/84672849