数据库（DataBase）是存放用户数据的地方，当用户访问、操作数据库中的数据时，需要数据库管理系统的帮助。数据管理系统的全称是DataBase Management System，简称DBMS。通常情况下我们会把数据库和数据库管理系统笼统的称为数据库，通常所说的数据库既包括存储用户数据的部分，也包括管理数据库的管理系统。
MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。MySQL使用 C和 C++编写，其体积小、速度快、源码开放，如今被应用在大量的中小型应用上。
1.MySQL架构
上图为MySQL的逻辑架构图：
支持接口是第三方语言对数据库的操作接口，这里不再赘述。
1）连接层
最上层的连接池是一些连接服务，包含本地sock通信和大多数基于C/S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的安全连接。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）服务层
第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口、缓存的查询、SQL的分析和优化、内置函数等。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，这样在频繁读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。
3）引擎层
存储引擎真正的负责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特性不同，我们可以根据实际需进行选取。下文将对相关存储引擎进行具体介绍。
4）存储层
数据存储层，主要是将数据存储在运行于裸设备的文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
SQL的执行过程：数据库通常不会被单独使用，而是由其它编程语言通过SQL支持接口调用MySQL，由MySQL处理并返回执行结果。首先，其它编程语言通过SQL支持接口调用MySQL，MySQL收到请求后，会将该请求暂时放在连接池，并由管理服务与工具进行管理。当该请求从等待队列进入到处理队列时，管理器会将该请求传给SQL接口，SQL接口接收到请求后，它会将请求进行hash处理并与缓存中的数据进行对比，如果匹配则通过缓存直接返回处理结果；否则，去文件系统查询：由SQL接口传给后面的解析器，解析器会判断SQL语句是否正确，若正确则将其转化为数据结构。解析器处理完毕后，便将处理后的请求传给优化器控制器，它会产生多种执行计划，最终数据库会选择最优的方案去执行。确定最优执行计划后，SQL语句交由存储引擎处理，存储引擎将会到文件系统中取得相应的数据，并原路返回。
2.MySQL的存储引擎
MySQL在5.1版本之前默认存储引擎为MyISAM，在此版本之后为InnoDB。
1）MyISAM存储引擎
MyIsam 的存储文件有三个，后缀名分别是 .frm、.MYD、MYI，其中 .frm 是表的定义文件，.MYD 是数据文件，.MYI 是索引文件。MyIsam 只支持表锁，不支持事务。MyIsam 由于有单独的索引文件，在读取数据方面的性能很高。Myisam是以堆结构进行组织数据，其表容易损坏。
2）InnoDB
InnoDB 的存储文件有两个，后缀名分别是 .frm 和 .idb，其中 .frm 是表的定义文件，而 idb 是数据文件。InnoDB 中存在表锁和行锁，不过行锁是在命中索引的情况下才会起作用。InnoDB 支持事务，且支持四种隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、串行化），默认的为可重复读。
两种存储引擎的对比：从MyISAM和InnoDB的存储文件可看出，MyISAM注重的是对数据的快速读取，但由于MyISAM不支持事务，同时缺乏灵活性。而InnoDB支持事务和行级锁，因此在5.1之后MySQL的默认存储引擎为InnoDB。
3）两大存储引擎的数据结构
MyISAM和InnoDB两种存储引擎都采用了B+树（有关B+树的概念和由来，请见笔者相关博客）的数据结构，但具体实现方式完全不同。
MyISAM的B+树实现示例图：
MyISAM的B+树叶子节点存储的并不是数据，而是数据地址，因此也称为非聚集索引，搜索按照B+树的搜索算法进行。
InnnDB的B+树实现示例图：
InnoDB的B+树叶子节点存储的就是数据本身，因此也称为聚集索引。从实现数据结构可知，如采用InnoDB存储引擎，不宜设置过长的主键。另外，使用InnoDB尽量采用自增（自减）的数据为主键，否则，由于叶子结点处直接存储数据的原因（数据即为索引），会造成频繁的B+的分裂合并调整，效率十分低下。从数据结构的实现看出，当读写更新比较频繁，读写一致性要求很高的业务，采用InnoDB更佳。