架构设计与历史
概述
和其他数据库系统相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥好的作用，但同时也会带来一点选择上的困难。MySQL并不完美，却足够灵活，能够适应高要求的环境，例如Web类应用。同时，MySQL既可以嵌入到应用程序中，也可以支持数据仓库、内容索引和部署软件、高可用的冗余系统、在线事务处理系统(OLTP)等各种应用类型。
为了充分发徽MySQL的性能并顺利地使用，就必须理解其设计。MySQL的灵活性体现在很多方面。例如，你可以通过配置使它在不同的硬件上都运行得很好，也可以支持多种不同得数据类型。但是，MySQL最重要、最与众不同的特性是它的存储引擎架构，这种架构的设计将查询处理(Query Processing)及其他系统任务(Server Task)和数据的存储/提取相分离。这种处理和存储分离的设计可以在使用时根据性能、特性，以及其他需求啦i选择数据存储的方式。
MySQL逻辑架构
如果能在头脑中构建出一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图，就会有助于深入理解MySQL服务器，如图所示，展示了MySQL逻辑架构图。
- 最上层的服务并不是MySQL所独有，大多数基于网络的客户端/服务器的工具或者服务器都有类似的架构。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(例如，日期、
时间、数学和加密函数)，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，使得这些差异对上层的查询过程透明。存储引擎API包含几十个底层函数，用于执行诸如"开始一个事务"或者"根据主键提取一行记录"等操作。但存储引擎不会去解析SQL(InnoDB是一个例外，它会解析外键定义，因为MySQL服务器本身没有实现该功能),不同存储引擎之间也不会相互通信，而是简单地响应上层服务器的请求。
连接管理与安全性
每个客户端连接都会在服务器进程中拥有一个线程，这个连接的查询只会在这个单独的线程中执行，该线程只能轮流在某个CPU核心或者CPU中运行，服务器会负责缓存线程，因此不需要为每一个新键的连接创建或者销毁线程(MySQL5.5版本后提供了一个API，支持线程池(Thread-Pooling)插件，可以使用池中少量的线程来服务大量的连接)。
当客户端(应用)连接到MySQL服务器时，服务器需要对其进行认证。认证基于用户名、原始主机信息和密码。如果使用了安全套接字(SSL)的方式连接，还可以使用X.509证书认证。一旦客户端连接成功，服务器会继续验证该客户端是否具有执行某个特定查询的权限(例如，是否允许客户端对world数据库的Country表执行SELECT语句)
优化与执行
MySQL会解析查询，并创建内部数据结构(解析树)，然后对其进行各种优化，包括重写查询、决定表的读取顺序，以及选择合适的索引等。用户可以通过特殊的关键字提示(hint)优化器，影响它的决策过程。也可以请求优化器解释(explain)优化过程的各个因素，使用户可以知道服务器是如何进行优化决策的，并提供一个参考基准，便于用户重构查询和schema、修改相关配置，使应用尽可能高效运行。
优化器并不关心表使用的是什么存储引擎，但存储引擎对于优化查询是有影响的。优化器会请求存储引擎提供容量或某个具体操作的开销信息，以及表数据的统计信息等。例如，某些存储引擎的某种索引，可能对一些特定的查询有优化。
对于SELECT语句，在解析查询之前，服务器会先检查查询缓存(Query Cache)，如果能够在其中找到对应的查询，服务器就不必再执行查询解析、优化和执行的整个过程，而是直接返回查询缓存中的结果集
并发控制
无论何时，只要有多个查询需要在同一时刻修改数据，都会产生并发控制的问题。这里我们讨论的只是MySQL的两个层面的并发控制:服务器层与存储引擎层。并发控制是一个内容庞大的话题，我们只是简要地分析MySQL如何控制并发读写。
以Unix系统的email box为例，典型的mbox文件格式是非常简单的。一个mbox邮箱中的所有邮件都串行在一起，彼此首尾相连。这种格式对于读取和分析邮件信息非常友好，同时投递邮件也很容易，只要在文件末尾附加新的邮件内容即可。但如果两个进程在同一时刻对同一个邮箱投递邮件，会发生什么情况？显然，邮箱的数据会被破坏，两封邮件的内容会交叉地附加在邮箱文件的末尾。设计良好的邮箱邮递系统会通过锁(lock)来防止数据损坏。如果客户视图投递邮件，而邮箱已经被其他客户端锁住，那就必须等待，知道锁释放才能进行投递。
这种锁的方案在实际应用环境中虽然工作良好，但并不支持并发处理。因为在任意一个时刻，只有一个进程可以修改邮箱的数据，这在大容量的邮箱系统中是个问题
读写锁
从邮箱中读取数据没有这样的麻烦，即使同一个hi上课多个用户并发读取也不会有什么问题，因为读取不会修改数据，所以不会出错。但如果某个客户正在读取邮箱，同时另外一个用户视图删除编号为25的邮件，会产生什么结果？结论是不确定，读的客户可能会报错退出，也可能读取到不一致的邮箱数据。所以，为安全起见，即使是读取邮箱也需要特别注意。
如果把上述的邮箱当称数据库的一张表，把邮件当成表中的一行记录，就很容易看出，同样的问题依然存在。从很多方面来说，邮箱就是一张简单的数据库表。修改数据库中的记录，和删除或者修改邮箱中的邮件信息，十分类似。
解决这类经典问题的方法就是并发控制，其实非常简单。在处理并发读或者写时，可以通过实现一个由两种类型的锁组成的锁系统来解决问题。这两种类型的锁通常被称为共享锁(shared lock)和排他锁(exclusive lock)，也叫读锁(read lock)和写锁(write lock)，
这里先不讨论锁的具体实现，描述一下锁的概念如下:读锁是共享的，或者说是相互不阻塞的。多个客户端在同一时刻可以同时读取同一个资源，而互不干扰。写锁则是排他的，也就是说一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁，这是出于安全策略的考虑，只有这样，才能确保在给定的时间里，只有一个用户能执行写入，并防止其他用户读取正在写入的同一资源。
在实际的数据库系统中，每时每刻都在发生锁定，当某个用户在修改某一部分数据时，MySQL会通过锁定防止其他用户读取同一数据。大多数时候，MySQL锁的内部管理是透明的
锁粒度
一种提高共享资源并发性的方式就是让锁定对象更有选择性。尽量只锁定需要修改的部分数据，而不是所有的资源。更理想的方式是，只对会修改的数据片进行精确的锁定。任何时候，在给定的资源山，锁定的数据量越少，则系统的并发程度越高，只要相互间不发生冲突即可。
问题是加锁也需要消耗资源，锁的各种操作，包括获得锁、检查锁是否已经解除、释放锁等，都会增加系统的开销。如果系统花费大量的时间来管理锁，而不是存取数据，那么系统的性能可能会因此受到影响。
所谓的锁策略，就是在锁的开销和数据的安全性之间寻求平衡，这种平衡当然也会影响到性能。大多数商业数据库系统没有提供更多的选择，一般是在表上施加行级锁(row-level lock)，并以各种复杂的方式来实现，以便在锁比较多的秦广下尽可能地提供更好的性能。
而MySQL则提供了多种选择。每种MySQL存储引擎都可以实现自己的锁策略和锁粒度。在存储引擎的设计中，锁管理是个非常重要的决定。将锁粒度固定在某个级别，可以为某些特定的应用场景提供更好的性能，但同时却会失去对另外一些应用场景的良好支持。好在MySQL支持多个存储引擎的架构，所以不需要单一的通用解决方案
- 表锁(table lock)
表锁是MySQL种最基本的锁策略，并且是开销最小的策略。表锁非常类似前文描述的邮箱加锁机制:它会锁定整张表。一个用户在对表进行写操作(插入、删除、更新等)前，需要先获得写锁，这会阻塞其他用户对该表的所有读写操作。只有没有写锁时，其他读取的用户才能获得读锁，读锁之间是不相互阻塞的。
在特定的场景种，表锁也可能由良好的性能。例如,READ LOCAL表锁支持某些类型的并发写操作。另外，写锁也比读锁有更高的优先级，因此一个写锁请求可能会被插入到读锁队列的前面(写锁可以插入到锁队列种读锁的前面，反之读锁则不能插入到写锁的前面)。
尽管存储引擎可以管理自己的锁，MySQL本身还是会使用各种有效的表锁来实现不同的目的。例如，服务器会为诸如ALTER TABLE之类的语句使用表锁，而忽略存储引擎的锁机制。 - 行级锁(row lock)
行级锁可以最大程度地支持并发处理(同时也带来了最大的锁开销)。众所周知，在InnoDB和XtraDB，以及其他一些存储引擎种实现了行级锁。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擎中的锁实现
