数据库和数据库实例?
数据库是用来存储数据的,数据库实例是用来操作数据的,从操作系统的角度,数据库实例表现为一个进程,对应多个线程,
在非集群数据库架构中,数据库与数据库实例存在一 一对应关系,在数据库集群中,可能存在多个数据库实例操作一个数据库情况,即多对一关系。
MySQL 由连接池、SQL 接口、解析器、优化器、缓存、存储引擎等组成,可以分为三层,即MySQL Server 层、存储引擎层和文件系统层。MySQL Server 层又包括连接层和 SQL 层。如下是官方文档中 MySQL 的基础架构图:
上图中,Connection pool 为连接层,Management Services & Utilities ...Caches & Buffers 为 SQL 层,Pluggable Storage Engines 为存储引擎层,File system、Files & Logs 为文件系统层。
Connectors 不属于以上任何一层,可以将 Connectors 理解为各种客户端、应用服务,主要指的是不同语言与 SQL 的交互。
连接层
应用程序通过接口(如 ODBC、JDBC)来连接 MySQL,最先连接处理的是连接层。连接层包括通信协议、线程处理、用户名密码认证 3 部分。
Connection Pool(连接池)属于连接层。由于每次建立连接都需要消耗很多时间,连接池的作用就是将用户连接、用户名、密码、权限校验、线程处理等需要缓存的需求缓存下来,下次可以直接用已经建立好的连接,提升服务器性能。
SQL层
SQL 层是 MySQL 的核心,MySQL 的核心服务都是在这层实现的。主要包含权限判断、查询缓存、解析器、预处理、查询优化器、缓存和执行计划。
Management Services & Utilities、SQL Interface、Parser、Optimizer 和 Caches & Buffers 属于 SQL 层,详细说明如下表所示:
名称 | 说明 |
---|---|
Management Services & Utilities | MySQL 的系统管理和控制工具,包括备份恢复、MySQL 复制、集群等。 |
SQL Interface(SQL 接口) | 用来接收用户的 SQL 命令,返回用户需要查询的结果。例如 SELECT FROM 就是调用 SQL Interface。 |
Parser(查询解析器) | 在 SQL 命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析,以便 MySQL 优化器可以识别的数据结构或返回 SQL 语句的错误。 |
Optimizer(查询优化器) | SQL 语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化,同时验证用户是否有权限进行查询,缓存中是否有可用的最新数据。它使用“选取-投影-连接”策略进行查询。 例如 SELECT id, name FROM student WHERE gender = "女"; 语句中,SELECT 查询先根据 WHERE 语句进行选取,而不是将表全部查询出来以后再进行 gender 过滤。SELECT 查询先根据 id 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,将这两个查询条件连接起来生成最终查询结果。 |
Caches & Buffers(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。 |
存储引擎层
Pluggable Storage Engines 属于存储引擎层。存储引擎层是 MySQL 数据库区别于其他数据库最核心的一点,也是 MySQL 最具特色的一个地方。主要负责 MySQL 中数据的存储和提取。
因为在关系数据库中,数据的存储是以表的形式存储的,所以存储引擎也可以称为表类型(即存储和操作此表的类型)。
文件系统层
文件系统层主要是将数据库的数据存储在操作系统的文件系统之上,并完成与存储引擎的交互。
① 客户端连接上 mysql 数据库的连接器,连接器获取权限,维持管理连接;连接完成后如果你没有后续的指令这个连接就会处于空闲状态,如果太长时间不使用这个连接这个连接就会断开,这个空闲时长默认是 8 小时,由 wait_timeout 参数控制。
② 往 mysql 数据库发送了一条 sql ,这个时候查询缓存开始工作,看看之前有没有执行过这个 sql ,如果有则直接返回缓存数据到客户端,只要对表执行过更新操作缓存都会失效,因此一些很少更新的数据表可考虑使用数据库缓存,对频繁更新的表使用缓存反而弊大于利。使用缓存的方法如以下 sql ,通过 SQL_CACHE 来指定:
select SQL_CACHE * from table where xxx=xxx
③ 当未命中缓存的时候,分析器开始工作;分析器判断你是 select 还是 update 还是 insert ,分析你的语法是否正确。
④ 优化器根据你的表的索引和 sql 语句决定用哪个索引,决定 join 的顺序。
⑤ 执行器执行 sql ,调用存储引擎的接口,扫描遍历表或者插入更新数据。
1、InnoDB存储引擎
从MySQL5.5版本之后,MySQL的默认内置存储引擎已经是InnoDB了,他的主要特点有:
① 灾难恢复性比较好;
② 支持事务。默认的事务隔离级别为可重复度,通过MVCC(并发版本控制)来实现的。
③ 使用的锁粒度为行级锁,可以支持更高的并发;
④ 支持外键;
⑤ 配合一些热备工具可以支持在线热备份;
⑥ 在InnoDB中存在着缓冲管理,通过缓冲池,将索引和数据全部缓存起来,加快查询的速度;
⑦ 对于InnoDB类型的表,其数据的物理组织形式是聚簇表。所有的数据按照主键来组织。数据和索引放在一块,都位于B+数的叶子节点上;
2、MyISAM存储引擎
在5.5版本之前,MyISAM是MySQL的默认存储引擎,该存储引擎并发性差,不支持事务,所以使用场景比较少,主要特点为:
① 不支持事务;
② 不支持外键,如果强行增加外键,不会提示错误,只是外键不其作用;
③ 对数据的查询缓存只会缓存索引,不会像InnoDB一样缓存数据,而且是利用操作系统本身的缓存;
④ 默认的锁粒度为表级锁,所以并发度很差,加锁快,锁冲突较少,所以不太容易发生死锁;
⑤ 支持全文索引(MySQL5.6之后,InnoDB存储引擎也对全文索引做了支持),但是MySQL的全文索引基本不会使用,对于全文索引,现在有其他成熟的解决方案,比如:ElasticSearch,Solr,Sphinx等。
⑥ 数据库所在主机如果宕机,MyISAM的数据文件容易损坏,而且难恢复;
3、MEMORY存储引擎
将数据存在内存中,和市场上的Redis,memcached等思想类似,为了提高数据的访问速度,主要特点:
① 支持的数据类型有限制,比如:不支持TEXT和BLOB类型,对于字符串类型的数据,只支持固定长度的行,VARCHAR会被自动存储为CHAR类型;
② 支持的锁粒度为表级锁。所以,在访问量比较大时,表级锁会成为MEMORY存储引擎的瓶颈;
③ 由于数据是存放在内存中,所以在服务器重启之后,所有数据都会丢失;
④ 查询的时候,如果有用到临时表,而且临时表中有BLOB,TEXT类型的字段,那么这个临时表就会转化为MyISAM类型的表,性能会急剧降低;
4、ARCHIVE存储引擎
ARCHIVE存储引擎适合的场景有限,由于其支持压缩,故主要是用来做日志,流水等数据的归档,主要特点:
① 支持Zlib压缩,数据在插入表之前,会先被压缩;
② 仅支持SELECT和INSERT操作,存入的数据就只能查询,不能做修改和删除;
③ 只支持自增键上的索引,不支持其他索引;
5、CSV存储引擎
数据中转试用,主要特点:
① 其数据格式为.csv格式的文本,可以直接编辑保存;
② 导入导出比较方便,可以将某个表中的数据直接导出为csv,试用Excel办公软件打开;
可以使用以下语句查询MySQL服务器程序支持的引擎:
SHOW ENGINES;
https://segmentfault.com/a/1190000019400925
http://c.biancheng.net/view/7939.html