• 性能测试MySQL之架构逻辑


    一,MySQL逻辑架构图

    上面的图就是mysql的内部架构,可以清楚的看到Mysql是由连接池Connection Pool,SQL接口,解析器,优化器,缓存,存储引擎组成的

    二,关于上图每个部件的介绍

    1.Connectors:

    与客户端工具和其他编程语言中的sql 语句进行交互,如php、java等

     2. Management Serveices & Utilities

     系统管理和控制工具

    3. Connection Pool (连接池)

    管理缓冲用户连接,线程处理等需要缓存的需求,主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案,为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接

    4. SQL Interface (SQL接口)

    接受用户的SQL命令,并且返回用户需要查询的结果。比如select from就是调用SQL Interface

    5. Parser (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。

    主要功能:

    a . 将SQL语句分解成数据结构,并将这个结构传递到后续步骤,后面SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的

    b.  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,语句将不会继续执行下去

    6. Optimizer (查询优化器,可以利用explain语法查询SQL语句的执行计划)

    SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化(产生多种执行计划,最终数据库会选择最优化的方案去执行,尽快返会结果) 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.

    7. Cache和Buffer (查询缓存)

    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

    8.Engine (存储引擎)

    存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统。也是Mysql最具有特色的一个地方

    Mysql的存储引擎是插件式的。它根据MySql AB公司提供的文件访问层的一个抽象接口来定制一种文件访问机制(这种文件访问机制就叫存储引擎)

    三,MySQL逻辑架构整体分为三层:

    1.最上层是一些客户端和连接服务,包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于tcp/ip的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念,为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。

    2.第二层架构主要完成大多少的核心服务功能,如SQL接口,并完成缓存的查询,SQL的分析和优化及部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现,如过程、函数等。在该层,服务器会解析查询并创建相应的内部解析树,并对其完成相应的优化如确定查询表的顺序,是否利用索引等,最后生成相应的执行操作。如果是select语句,服务器还会查询内部的缓存。如果缓存空间足够大,这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。

    3.存储引擎层,存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取,服务器通过API与存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有的功能不同,这样我们可以根据自己的实际需要进行选取

    四,SQL 语句执行过程

    数据库通常不会被直接使用,而是由其他编程语言通过SQL语句调用mysql,由mysql处理并返回执行结果。那么Mysql接受到SQL语句后,又是如何处理的呢?

       首先程序的请求会通过mysql的connectors与其进行交互,请求到处后,会暂时存放在连接池(connection pool)中并由处理器(Management Serveices & Utilities)管理。当该请求从等待队列进入到处理队列,管理器会将该请求丢给SQL接口(SQL Interface)。SQL接口接收到请求后,它会将请求进行hash处理并与缓存中的结果进行对比,如果完全匹配则通过缓存直接返回处理结果;否则,需要完整的走一趟流程:

       (1)由SQL接口丢给后面的解释器(Parser),上面已经说到,解释器会判断SQL语句正确与否,若正确则将其转化为数据结构。

       (2)解释器处理完,便来到后面的优化器(Optimizer),它会产生多种执行计划,最终数据库会选择最优化的方案去执行,尽快返会结果。

       (3)确定最优执行计划后,SQL语句此时便可以交由存储引擎(Engine)处理,存储引擎将会到后端的存储设备中取得相应的数据,并原路返回给程序

    五,并发控制和锁的概念

    当数据库中有多个操作需要修改同一数据时,不可避免的会产生数据的脏读。这时就需要数据库具有良好的并发控制能力,这一切在MySQL中都是由服务器和存储引擎来实现的。

       解决并发问题最有效的方案是引入了锁的机制,锁在功能上分为共享锁(shared lock)和排它锁(exclusive lock)即通常说的读锁和写锁。当一个select语句在执行时可以施加读锁,这样就可以允许其它的select操作进行,因为在这个过程中数据信息是不会被改变的这样就能够提高数据库的运行效率。当需要对数据更新时,就需要施加写锁了,不在允许其它的操作进行,以免产生数据的脏读和幻读。锁同样有粒度大小,有表级锁(table lock)和行级锁(row lock),分别在数据操作的过程中完成行的锁定和表的锁定。这些根据不同的存储引擎所具有的特性也是不一样的。

           MySQL大多数事务型的存储引擎都不是简单的行级锁,基于性能的考虑,他们一般都同时实现了多版本并发控制(MVCC)。这一方案也被Oracle等主流的关系数据库采用。它是通过保存数据中某个时间点的快照来实现的,这样就保证了每个事务看到的数据都是一致的

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