Mysql - 架构及常用组件功能

mysql底层架构分为:

1、client(客户端)

2、server(服务端)

client: 主要有各种plugin、jdbc等

server: 包含了连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器、存储引擎

连接器 的主要作用是与 客户端 建立联系,管理客户端的连接、会话、权限验证等。

查询缓存 的作用是，在sql通过连接器之后到达服务端之后,如果sql是sel开头的语句，那么先在 查询缓存 中获取命中结果，如果有命中结果则直接返回结果。没有结果那么sql会通往 分析器 。

分析器 拿到sql后,会对sql进行词法、语法分析，同时创建sql Id,如果sql有错误,那么将会终止sql行为，将异常返回客户端。

优化器 的作用主要是对通过 分析器 的sql进行优化,比如进行 索引选择 、 重写查询 等,同时会创建 sql执行计划 ,可以通过 explain 指令进行查看。

执行器 拿到了经过优化器的sql,将会 *** 作 存储引擎 ,通过调用 存储引擎 提供的读写接口,得到返回结果。

存储引擎 是sql的最终执行者,它对外提供了读写接口,本身主要作用为执行sql、存储数据、获取数据等， 存储引擎 的设计是插件形式实现的,常见了有 InnoDB 、 MyISAM 等。

未完待续......

对于数据量很大的一张表，i/o效率底下，分表势在必行！

使用程序分，对不同的查询，分配到不同的子表中，是个解决方案，但要改代码，对查询不透明。

好在mysql 有两个解决方案：

Partition（分区，在MySQL 5.1.中实现） 和 Mysql Merge存储引擎。

本文讨论 Mysql Merge存储引擎。

CREATE TABLE t1 ( a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, message CHAR(20))

CREATE TABLE t2 ( a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, message CHAR(20))

INSERT INTO t1 (message) VALUES ('Testing'),('table'),('t1')

INSERT INTO t2 (message) VALUES ('Testing'),('table'),('t2')

CREATE TABLE total (a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, message CHAR(20)) ENGINE=MERGE UNION=(t1,t2) INSERT_METHOD=LAST

对应定期分表的情况下，只要定期相应的增加一个基础表，再修改merge表中的 union 就行了（ALTER TABLE tbl_name UNION=(...)）。

如在增加一个表（需和其他基础表一样的结构）：

CREATE TABLE t3( a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, message CHAR(20))

ALTER TABLE total UNION=(t1,t2,t3)

INSERT_METHOD=LAST表示插入的方法，INSERT_METHOD的值可以是 FIRST（插入第一个表），LAST（最后一个表），NO（不能插入）

查询的时候，和平常一样

select * from total where ....

merge表会自动找到相应的基础表进行查询。

需要注意的是 merge表并不维护 “唯一性”检查，唯一性有各基础表完成。所以插入新的记录时候可能和其他基础表的内容重复。所以再插入去需要用代码进行唯一性检查。

    二叉树：当不平衡时，单边增长，可能退化为线性

    红黑树：数据量大时，深度不可控

    AVL树：相比较与红黑树，严格平衡，但是增删情况下，通过旋转再平衡的开销过大，适合查找场景多的应用

    Hash： 不支持范围查找

    平衡的多路查找树，一个结点存放多个元素。

与红黑树相比，在相同的的节点的情况下，一颗B/B+树的高度远远小于红黑树的高度(在下面B/B+树的性能分析中会提到)。B/B+树上 *** 作的时间通常由存取磁盘的时间和CPU计算时间这两部分构成，而CPU的速度非常快，所以B树的 *** 作效率取决于访问磁盘的次数，关键字总数相同的情况下B树的高度越小，磁盘I/O所花的时间越少。

    m阶：节点中，子节点数的最大值（子节点数，不是结点存放元素）

1. 树中每个结点最多m个子树（最多m-1个关键字，两个子树夹一个关键字）

2. 根节点最少有1个关键字

3. 非根结点最少m/2个子树（m/2 - 1个关键字）

4. 每个关键字排序

5. 所有的叶子结点位于同一层

6. 每个结点都存有索引和数据

（1）简介

B+树是应文件系统所需而产生的一种B树的变形树（文件的目录一级一级索引，只有最底层的叶子节点（文件）保存数据）非叶子节点只保存索引，不保存实际的数据，数据都保存在叶子节点中。所有的非叶子节点都可以看成索引部分！

（2）B+树的性质(下面提到的都是和B树不相同的性质)

1. b+树有两种类型的结点：

1.1 内部结点（索引结点，非叶结点）： 只存索引，不存数据

1.2 叶子结点 （存数据）

2. 内部结点 和 叶子结点的 key递增排序

3. 每个叶结点存有相邻叶结点的指针

4. 父结点存有右孩子第一个元素索引

1.磁盘io代价低：b+树的非叶结点只存储索引，不存储数据，单一结点能存放的索引数更多，树更矮胖

2. b+树查询效率稳定：所有查询必须到叶节点

3. b+树叶子节点为有序表，效率更高，支持范围查询。

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