关系型数据库——MySQL

【MySQL架构图】git

MySQL简要架构图以下图所示,引擎层以插件方式集成了不一样的存储引擎,它们共用Server层对外提供服务。github

   

 

  • 链接器:用于链接管理,进行身份认证及权限相关的管理。(登陆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以后移除)
  • 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】sql

V5.5以前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)数据库

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

MyISAM vs InnoDB安全

  • 锁:MyISAM支持表级锁;InnoDB支持行级锁(默认)。所以并发操做时,InnoDB的效率要更高。
  • 性能:MyISAM执行大量select和insert操做时,效率更高;InnoDB执行大量update和insert操做时,效率更高。
  • 外键:MyISAM不支持;InnoDB支持外键。
  • 事务:MyISAM不支持事务操做;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。做用于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】数据结构

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;其他场景BTree索引更优。架构

InnoDB存储引擎下,数据文件和索引文件是一体的。表数据文件自己就是按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。并发

 

【MySQL日志模块】ide

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

引擎层中的InnoDB存储引擎还独有一个重作日志模块 redo log,也会用来记录SQL执行更新的操做。该模块能够保证MySQL崩溃后安全恢复,也是InnoDB能够支持事务操做的重要模块。

使用InnoDB执行更新操做的流程:

  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。经常使用的部署模式,但没法实现容灾。
  • 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,并将更改操做记录到归档日志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。各节点都可对外提供读写服务,一个节点写的操做会同步到其余全部节点以知足数据一致性。但任意节点宕机不影响集群服务。

 

参考文献:(文章仅作交流学习,侵权即删!!)

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

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

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