MySQL架构

MySQL 的架构共分为两层：Server 层和存储引擎层

Server层
Server 层主要负责建立连接、分析和执行 SQL。MySQL 里大多数的核心功能模块都在这实现，主要包括连接器，查询缓存、解析器、预处理器、优化器、执行器等。另外，所有的内置函数和所有跨存储引擎的功能比如存储过程、触发器等都在 Server 层实现。

存储引擎层
存储引擎层主要负责数据的存储和提取。MySQL支持多个存储引擎，不同的存储引擎共用一个 Server 层。从 MySQL 5.5 版本开始， InnoDB 成为了 MySQL 的默认存储引擎。我们常说的索引数据结构，就是由存储引擎层实现的，不同的存储引擎支持的索引类型也不相同，比如 InnoDB 支持索引类型是 B+树 ，且是默认使用，也就是说在数据表中创建的主键索引和二级索引默认使用的是 B+ 树索引。

一条sql执行流程

第一步：通过连接器进行连接
我们首先需要连接 MySQL 服务器，然后才能执行 SQL。因为 MySQL 是基于 TCP 协议进行传输的，所以连接的过程需要先经过 TCP 的三次握手。
第二步：查询缓存
如果 SQL 是查询语句，MySQL 就会先去缓存里查找缓存数据，看看之前有没有执行过这一条命令，这个查询缓存是以 key-value 形式保存在内存中的，key 为 SQL 查询语句，value 为 SQL 语句查询的结果。
如果查询的语句命中查询缓存，那么就会直接返回 value 给客户端。如果查询的语句没有命中查询缓存中，那么就要往下继续执行，等执行完后，查询的结果就会被存入查询缓存中。

但其实对于更新比较频繁的表，查询缓存的命中率很低的，因为只要一个表有更新操作，那么这个表的查询缓存就会被清空。如果刚缓存了一个查询结果很大的数据，还没被使用的时候，刚好这个表有更新操作，查询缓冲就被清空了，那这样也太浪费资源了。所以，MySQL 8.0 版本直接将查询缓存删掉了。

第三步：解析器解析 SQL
在正式执行 SQL 查询语句之前， MySQL 会先对 SQL 语句做解析，这个工作交由「解析器」来完成。
解析器会做如下两件事情。

1，词法分析。MySQL 会根据你输入的字符串识别出关键字，比如表名、字段名、where条件这些，并且构建出 SQL 语法树。
2，语法分析。也就是检验我们输入的 SQL 语句语法是否正确，比如把 from 写成了 form，这时 MySQL 解析器就会报错。

第四步：执行SQL
SELECT 查询语句流程主要可以分为三个阶段：

1、预处理阶段；
检查 SQL 查询语句中的表或者字段是否存在；把 select* 中的 * 符号，扩展为表上的所有列；
2、优化阶段；
优化器主要负责将 SQL 查询语句的执行方案确定下来，比如在表里面有多个索引的时候，优化器会基于查询成本的考虑，来决定选择使用哪个索引。
3、执行阶段；
根据执行计划执行 SQL 查询语句，从存储引擎读取记录，返回给客户端；

MySQL数据存放电脑位置

默认是在 /var/lib/mysql/ 目录里，一个xx数据库目录下有三个文件

db.opt， 用来存储当前数据库的默认字符集和字符校验规则。
xx.frm，用来存储表结构，每建立一张表都会生成一个.frm 文件。
xx.ibd，用来存储表数据，每一张表的数据都存放在一个独立的 .ibd 文件。

ibd文件结构

表空间由行、页、区、段组成。
1、行
数据库表中的记录都是按行进行存放的，每行记录根据不同的行格式，有不同的存储结构。
2、页
虽然记录是按照行来存储的，但是数据库的读取并不以行为单位，因为如果每次只能处理一行数据，效率会非常低。所以，InnoDB 的数据是以「页」为单位来读写的。每当需要读一条记录的时候，会把包含这条记录的整个页从磁盘读入内存。
页是 InnoDB 存储引擎磁盘管理的最小单元，它默认的大小是16KB，所以数据库每次读写都是以 16KB 为单位的。
3、区
4、段

行溢出是什么

MySQL 中磁盘和内存交互的基本单位是页，一个页的大小一般是 16KB，也就是 16384字节，而一个 varchar(n) 类型的列最多可以存储 65532字节，一些大对象如 TEXT、BLOB 可能存储更多的数据，这时一个页可能就存不了一条记录。这个时候就会发生行溢出，多的数据就会存到另外的「溢出页」中。

MySQL行记录存储格式

InnoDB 提供了 4 种行格式，分别是 Redundant、Compact、Dynamic和 Compressed 行格式。
1、Redundant
Redundant是MySQL5.0之前使用的格式，现在已经废弃了。
2、Compact
这个比较经典，后面的Dynamic和Compressed 都是基于Compact改造而来的。

在compact行格式下，一行记录分为两个部分：额外信息和真实数据。
额外信息
额外信息包含 3 个部分：变长字段的长度列表、NULL 值列表、记录头信息

变长字段的长度列表主要是存储变长字段所占用的数据大小，然后读取的时候可以根据这个长度列表来读取对应的数据长度。它在存储时是按照列的逆序来存放的。之所以要逆序，是因为记录头信息中指向下一个记录的指针，指向的是下一条记录的「记录头信息」和「真实数据」之间的位置，这样的好处是向左读就是记录头信息，向右读就是真实数据，比较方便。
如果表里没有变长字段，那行格式就不会有变长字段长度列表。

NULL 值列表：因为表中的某些列可能会存储 NULL 值，如果把这些 NULL 值都放到记录的真实数据中会比较浪费空间，所以 Compact 行格式把这些值为 NULL 的列存储到 NULL值列表中。如果列是NULL，那就给它对应值为1的二进制位。如果列值不是NULL，就给它一个0的二进制位。存放时也是逆序存放。
当数据表的字段都定义成 NOT NULL 的时候，这时候表里的行格式就不会有 NULL 值列表了。

记录头信息：包含比较多的东西，比如delete_mask 标识这条数据是否被删除。next_record下一条记录的位置等等。

真实数据
记录真实数据部分除了我们定义的字段，还有三个隐藏字段，分别为：row_id、trx_id、roll_pointer。
如果表里既没有指定主键，又没有唯一约束，那么 InnoDB 就会为记录添加 row_id 隐藏字段，占六个字节。
trx_id是事务id，表示这个数据是由哪个事务生成的，占6个字节。
roll_pointer，这条记录上一个版本的指针。roll_pointer 是必需的，占 7 个字节。

Dynamic
Compressed 和 Dynamic 这两个行格式和 Compact 非常类似，主要的区别在于处理行溢出数据时有些区别。
Compact 在行溢出时，会在记录的真实数据处只会保存该列的一部分数据，而把剩余的数据放在「溢出页」中，然后真实数据处用 20 字节存储指向溢出页的地址，从而可以找到剩余数据所在的页。
而Compressed 和 Dynamic 在行溢出时，记录的真实数据处只存储 20 个字节的指针来指向溢出页，而实际的数据全都存储在溢出页中。