Mysql体系结构图
Client Connectors
接入方 支持协议很多
Management Serveices & Utilities
系统管理和控制工具，mysqldump、 mysql复制集群、分区管理等
Connection Pool
连接池：管理缓冲用户连接、用户名、密码、权限校验、线程处理等需要缓存的需求
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
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。解析器是由Lex和YACC实现的
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
Cache和Buffer（高速缓存区）
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
pluggable storage Engines
插件式存储引擎。存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统
file system
文件系统，数据、日志（redo，undo）、索引、错误日志、查询记录、慢查询等
mysql查询的执行路径
查询操作工包含五个步骤如下：
1 ， mysql 客户端/ 服务端通信
2 ，查询缓存
3 ，查询优化处理
4 ，查询执行引擎
5 ，返回客户端
1 ， mysql 客户端/ 服务端通信
Mysql 客户端与服务端的通信方式是 “ 半双工 ” ；
全双工：双向通信，发送同时也可以接收
半双工：双向通信，同时只能接收或者是发送，无法同时做操作
单工：只能单一方向传送
半双工通信：
在任何一个时刻，要么是有服务器向客户端发送数据，要么是客户端向服务端发送数据，这两个动作不能同时发生。所以我们无法也无需将一个消息切成小块进行传输
特点和限制：
客户端一旦开始发送消息，另一端要接收完整个消息才能响应。
客户端一旦开始接收数据没法停下来发送指令
对于一个 mysql 连 接，或者说一个线程，时刻都有一个状态来标识这个连接正在做什么
查看命令 (普通用户)show full processlist / （管理员）show processlist
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/general-thread-states.html ( 状态全集) )
Sleep 线程正在等待客户端发送数据
Query 连接线程正在执行查询
Locked 线程正在等待表锁的释放
Sorting result 线程正在对结果进行排序
Sending data 向请求端返回数据
可通过 kill {id} 的方式进行连接的杀掉
2 ，查询缓存
工作原理：
缓存 SELECT 操作的结果集和 SQL 语句；
新的 SELECT 语句，先去查询缓存，判断是否存在可用的记录集；
判断标准：与缓存的 SQL 语句，是否完全一样，区分大小写 和中间的空格
可以简单认为存储了一个 key-value 结构， key 为 sql ， value 为 sql 查询结果集
设置方式：
修改配置文件my.cnf/my.ini中 query_cache_type 参数值
值： 0 -– 不启用查询缓存 ，默认值 ；
值： 1 -– 启用查询缓存，只要符合查询缓存的要求，客户端的查询语句和记录集都可以缓存起来，供其他客户端使用 ，加上 SQL_NO_CACHE 将不缓存
值： 2 -– 启用查询缓存，只要查询语句中添加了参数： SQL_CACHE ，且符合查询
缓存的要求，客户端的查询语句和记录集，则可以缓存起来，供其他客户端使用
query_cache_size 缓存池总大小，允许设置 query_cache_size 的值最小为 40K ， 默认 1M ， 推荐设置 为： 64M/128M，缓存内容超过这个值会自动销毁之前缓存的数据。
query_cache_limit 限制查询缓存区最大能缓存的查询记录集，默认设置为 1M，如果查询结果大小大于这个值，则不缓存.
show status like ‘Qcache%’ 命令可查看缓存次数以及命中情况
查看环境变量的值：
SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE '%query_cache_type%'或者SELECT @@query_cache_type
可以通过 修改 my.ini/my.cnf 中的配置。
SET @@global.query_cache_type= 1; 这种方式修改不了 提示如下：
问题记录：在我本地windows环境 多次修改 my.ini 中的值 然后 重启mysql 显示 需改无效。解决方式：将文件复制到其他位置，修改完后 覆盖原有的文件。
修改完成，后多次执行同一条查询语句，会直接从内容命中，命中次数会增加 ，第一次执行某条sql 命中数不会增加，第二次执行会增加 如下：
Qcache_free_memory 剩余缓存空间
Qcache_hits 缓存命中次数
Qcache_inserts 缓存插入次数 每次执行一条不同的sql 这个数会+1
执行表的更新语句后，再次执行查询语句，缓存命中未增加，因为表修改（执行增删改语句 并且数据发生改变，执行了update 但是更新条数为空这种缓存不会失效）后 ，该表的缓存全部失效。
无法缓存查询结果的情况
1）当查询语句中有一些不确定的数据时，则不会被缓存。如包含函数 NOW() ，CURRENT_DATE() 等类似的函数，或者用户自定义的函数，存储函数，用户变量等都不会被缓存
2）当查询的结果大于 query_cache_limit 设置的值时，结果不会被缓存
3） 对于 InnoDB 引擎来说，当一个语句在事务中修改了某个表，那么在这个事务提交之前，所有与这个表相关的查询都无法被缓存。因此长时间执行事务，会大大降低缓存命中率
4）查询的表是系统表
5）查询语句不涉及到表
6） 使用了 SQL_NO_CACHE 的sql 如： select SQL_NO_CACHE * from test_innodb where id=‘2’
为什么 mysql 默认关闭了缓存开启？
1） 在查询之前必须先检查是否命中缓存, ,浪费计算资源
2）如果这个查询可以被缓存，那么执行完成后， MySQL 发现查询缓存中没有这个查询，则会将结果存入查询缓存，这会带来额外的系统消耗
3） 针对表进行 写入或更新数据时，将对应表的所有缓存都设置失效。
4）如果查询缓存很大或者碎片很多时，这个操作可能带来很大的系统消耗
缓存适用的场景
以读为主的业务，数据生成 之后就 不常改变 的业务比如门户 类 、新闻类、报表 类 、论坛 类
3 ，查询优化处理
查询优化处理的三个阶段：
1）解析 sql
通过lex词法分析,yacc语法分析将sql语句解析成解析树
https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/lex/
2）预处理阶段
根据mysql的语法的规则进一步检查解析树的合法性，如：检查数据的表和列是否存在，解析名字和别名的设置。还会进行权限的验证
3）查询优化器
优化器的主要作用就是找到最优的执行计划
查询优化器如何找到最优执行计划
1）使用等价变化规则
5 = 5 and a > 5 改写成 a > 5
a < b and a = 5 改写成 b > 5 and a = 5
比如：select SQL_NO_CACHE id,name from test_innodb where 1=1 and id=‘2’ 语句会被优化成如下语句
select SQL_NO_CACHE id,name from test_innodb where id=‘2’ 执行计划完全相同
由于有优化 语句select SQL_NO_CACHE id,name from test_innodb where 1=1 的执行计划 并没有使用到 where 条件 （如果用到了where 条件过滤 extra 会显示 为 using where）如下
2）将可转换的外链接查询转换成内连接查询 如下：
一定情况下mysql会将外链接转化为内连接，以提高查询效率
2）基于联合索引，调整条件位置等
3）优化 count 、 min 、 max 等函数
由于mysql索引具有排序特性，所以 当对索引进行 max min 运算时
min函数只需找索引最左边 max函数只需找索引最右边
比如 id为主键 时执行如下查询 mysql根本没有查询任何表 就返回了结果
myisam引擎对count(*)也有优化 类似 select * from
4）覆盖索引扫描
覆盖索引概念参考上一篇文章。执行如下sql 直接通过覆盖索引返回结果
5）子查询优化
如下 sql 虽然sql中包含子查询 但是执行计划中 并没有显示有子查询，被优化器优化掉了
6）提前终止查询 用了limit关键字或者使用不存在的条件 只搜寻到需要的数据就返回。
比如使用 不成立的条件 直接就返回了结果
7）IN 的优化
mysql 对in查询做了优化，使用 先进性排序，再采用二分查找的方式 所以mysql用in 不用or
where 1 or 2 or 3 or 4 or 5 逐条和12345 进行比对
where in (2，1,3,4,5) 首先会对 选项值 排序 成 12345 然后 采用二分法进行匹配 。当in 的选项特别多的时候 效率提升很明显
Mysql 的查询优化器是基于成本计算的原则。他会尝试各种执行计划。数据抽样的方式进行试验（随机的读取一个 4K 的数据块进行分析）
查看执行计划
执行如下语句可以看到语句的执行计划
explain select SQL_NO_CACHE id from test_innodb where id=‘2’
执行计划中各个字段的含义如下：
执行计划信息-id
select 查询的序列号，标识执行的顺序
1、id相同，执行顺序由上至下
2、id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
3、id相同又不同即两种情况同时存在，id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序
执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
执行计划信息-select_type
查询的类型，主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等
SIMPLE：简单的select查询，查询中不包含子查询或者union
PRIMARY：查询中包含子部分，最外层查询则被标记为primary
SUBQUERY/MATERIALIZED：SUBQUERY表示在select 或 where列表中包含了子查询 MATERIALIZED表示where 后面in条件的子查询
UNION：若第二个select出现在union之后，则被标记为union；
UNION RESULT：从union表获取结果的select
执行计划信息-table
查询涉及到的表
直接显示表名或者表的别名
<unionM,N> 由ID为M,N 查询union产生的结果
由ID为N查询生产的结果
执行计划信息-type
访问类型，sql 查询优化中一个很重要的指标，结果值从好到坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
system：表只有一行记录（等于系统表），const类型的特例，基本不会出现，可以忽略不计
const：表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key 或者 unique索引
eq_ref：唯一索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键 或 唯一索引扫描
ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行，本质是也是一种索引访问
range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行
index：Full Index Scan，索引全表扫描，把索引从头到尾扫一遍
ALL：Full Table Scan，遍历全表以找到匹配的行
执行计划信息- possible_keys key rows filtered
possible_keys 查询过程中有可能用到的索引
key 实际使用的索引，如果为 NULL ，则没有使用索引
rows 根据表统计信息或者索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数
filtered 它指返回结果的行占需要读到的行 (rows 列的值) ) 的百分比,表示返回结果的行数占需读取行数的百分比， filtered 的值越大越好
执行计划信息-extra 额外信息
1 ）Using filesort ：mysql 对数据使用一个外部的文件内容进行了排序，而不是按照表内的索引进行排序读取
2 ）Using temporary ：使用临时表保存中间结果，也就是说mysql 在对查询结果排序时使用了临时表，常见于order by 或 group by
3 ）Using index ：表示相应的select 操作中使用了覆盖索引（Covering Index ），避免了访问表的数据行，效率高
4 ）Using where ：使用了where 过滤条件
5 ）select tables optimized away ：基于索引优化MIN/MAX 操作或者MyISAM 存储引擎优化COUNT(*) 操作，不必等到执行阶段在进行计算，查询执行计划生成的阶段即可完成优化