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一、mysql的体系结构
整个MysqlServer有一下几部分组成
Connection Pool : 连接池组件
Management Services & Utilities : 管理服务和工具组件
SQL Interface : SQL接口组件
Parser : 查询分析器组件
Optimizer : 优化器组件
Caches & Buffers : 缓冲池组件
Pluggable Storage Engines : 存储引擎
File System : 文件系统
(1)连接层
最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于
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的安全链接。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，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。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表的查询的顺序，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，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。
(3)引擎层
存储引擎层，
存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。
(4)存储层
数据存储层，
主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。和其他数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎上，插件式的存储引擎架构，将查询处理和其他的系统任务以及数据的存储提取分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
二、存储引擎
2.1、概述
和大多数的数据库不同, MySQL中有一个存储引擎的概念,
针对不同的存储需求可以选择最优的存储引擎。存储引擎就是存储数据，建立索引，更新查询数据等等技术的实现方式
。存储引擎是基于表的，而不是基于库的。所以存储引擎也可被称为表类型。插件是存储引擎是MySQL数据库最重要的特性之一。
MySQL5.7支持的存储引擎包含 ： InnoDB 、MyISAM 、BDB、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDB
Cluster、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE、FEDERATED等，其中InnoDB和BDB提供事务安全表，其他存储引擎是非事务安全表。Mysql5.5之前的默认存储引擎是MyISAM，5.5之后改为InnoDB。
查看MySQL数据库默认的存储引擎:
show variables like '%default_storage_engine%'
要修改默认的存储引擎可以在配置文件中设置default_storage_engine
2.2、各种常用存储引擎的特性
特点
InnoDB
MyISAM
MEMORY
MERGE
NDB
存储限制
64TB
有
有
没有
有
事务安全
支持
锁机制
行锁(适合高并发)
表锁
表锁
表锁
行锁
B树索引
支持
支持
支持
支持
支持
哈希索引
支持
全文索引
支持(5.6版本之后)
支持
集群索引
支持
数据索引
支持
支持
支持
索引缓存
支持
支持
支持
支持
支持
数据可压缩
支持
空间使用
高
低
N/A
低
低
内存使用
高
低
中等
低
高
批量插入速度
低
高
高
高
高
支持外键
支持
2.3、MyISAM存储引擎
MyISAM是mysql5.5之前的默认存储引擎，MyISAM既不支持事务，也不支持外键，每个MyISAM在磁盘上存储成3个文件，其文件名都和表名相同，但拓展名分别是
：
.frm(存储表定义)
.MYD(MYData，存储数据);
.MYI(MYIndex，存储索引)
数据文件和索引文件可以放置在不同的目录，平均分布IO，获得更快的速度。
MyISAM的表还支持3种不同的存储格式
静态表(固定长度)表(默认的存储格式)
动态表
压缩表
2.4、InnoDB存储引擎
InnoDb是MySQL5.5之后的默认存储引擎，提供了具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事务安全保障，同时提供了更小的锁粒度和更强的并发能力，拥有自己独立的缓存和日志。但是对比MyISAM的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些，并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。
InnoDB的自动增长列
对于InnoDB表，自动增长列必须被索引，如果是组合索引，也必须是组合索引的第一列。
自动增长默认是从1开始，可以通过' alter table table_name auto_increment = n'语句强制设置自动增长列的初始值。
在mysql8.0以前对于InnoDB引擎来说自动增长值是保存在内存中的，如果数据库重新启动，name这个值就会丢失，数据库会自动将auto_increment重置为自增列当前存储的最大值+1
可以通过LAST_INSERT_ID()查询当前线程最后插入记录的值，如果一次插入多条记录，那么返回的是第一条记录使用的自动增长值，但是如果人为指定自增列的值，LAST_INSERT_ID()的值不会更新。
InnoDB引擎存在事务
InnoDB的外键约束
MySQL支持外键的存储引擎只有InnoDB ， 在创建外键的时候， 要求父表必须有对应的索引 (一般关联主表的主键，因为主键非空且唯一)。
--如下两张表，子表(city_innodb)的country_id为外键，关联主表(country_innodb)的的country_id字段，并且设置了外键之间的级联关系
create table country_innodb(
country_id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
country_name varchar(100) NOT NULL,
primary key(country_id)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
create table city_innodb(
city_id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
city_name varchar(50) NOT NULL,
country_id int NOT NULL,
primary key(city_id),
key idx_fk_country_id(country_id),
CONSTRAINT `fk_city_country` FOREIGN KEY(country_id) REFERENCES
country_innodb(country_id) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
在创建索引时， 可以指定在删除、更新父表时，对子表进行的相应操作，包括 RESTRICT、CASCADE、SET NULL 和 NO ACTION。
NO ACTION和RESTRICT：是指限制在子表有关联记录的情况下， 父表不能更新；
CASCADE：父表在更新或者删除时，更新或者删除子表对应的记录；
SET NULL：表示父表在更新或者删除的时候，子表的对应字段被SET NULL 。
针对上面创建的两个表， 子表的外键指定是ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE 方式的， 那么在主表删除记录的时候，
如果子表有对应记录， 则不允许删除， 主表在更新记录的时候， 如果子表有对应记录， 则子表对应更新 。
删除主表数据:不允许修改主表数据
跟新主表数据:子表更新
InnoDB主键和索引
InnoDB的数据文件本身就是以聚簇索引的形式保存，这个聚簇索引也被成为主索引(主键),InnoDb的每行数据都保存在主索引的叶子节点上，所以InnoDB表必须存在索引，没有索引会自动创建一个长度为6个字节的long类型的隐藏字段作为索引，除了主键外的索引都叫辅助索引或者二级索引，他们会指向主索引，并通过主索引获取最终的数据。
InnoDB的存储方式
InnoDB存储表和索引有以下两种方式
使用共享表空间存储， 这种方式创建的表的表结构保存在.frm文件中， 数据和索引保存在 innodb_data_home_dir 和
innodb_data_file_path定义的表空间中，可以是多个文件。
使用多表空间存储， 这种方式创建的表的表结构仍然存在 .frm 文件中，但是每个表的数据和索引单独保存在 .ibd
中。如果是分区表，则每个分区表对应单独的.ibd文件，文件名是‘表名+分区名’
要设置多表空间的存储方式，需要设置参数'innodb_file_per_table'为on(5.7默认也是多表空间的存储方式)
2.5、MEMORY存储引擎
Memory存储引擎将表的数据存放在内存中。每个MEMORY表实际对应一个磁盘文件，格式是.frm
，该文件中只存储表的结构，而其数据文件，都是存储在内存中，这样有利于数据的快速处理，提高整个表的效率。MEMORY
类型的表访问非常地快，因为他的数据是存放在内存中的，并且默认使用HASH索引 ， 但是服务一旦关闭，表中的数据就会丢失。
2.6、MERGE存储引擎
MERGE存储引擎是一组MyISAM表的组合，这些MyISAM表必须结构完全相同，MERGE表本身并没有存储数据，对MERGE类型的表可以进行查询、更新、删除操作，这些操作实际上是对内部的MyISAM表进行的。
对于MERGE类型表的插入操作，是通过INSERT_METHOD子句定义插入的表，可以有3个不同的值，使用FIRST 或 LAST
值使得插入操作被相应地作用在第一或者最后一个表上，不定义这个子句或者定义为NO，表示不能对这个MERGE表执行插入操作。
可以对MERGE表进行DROP操作，但是这个操作只是删除MERGE表的定义，对内部的表是没有任何影响的。
MERGE表在磁盘上保留两个文件，文件名以表的名字开始，一个.frm文件存储表定义，另一个.MRG文件包含组合表的信息。
Merge存储示例，创建3个测试表 order_1990, order_1991, order_all , 其中order_all是前两个表的MERGE表 ：
create table order_1990(
order_id int ,
order_money double(10,2),
order_address varchar(50),
primary key (order_id)
)engine = myisam default charset=utf8;
create table order_1991(
order_id int ,
order_money double(10,2),
order_address varchar(50),
primary key (order_id)
)engine = myisam default charset=utf8;
-- 前边两张表的merge表
create table order_all(
order_id int ,
order_money double(10,2),
order_address varchar(50),
primary key (order_id)
)engine = merge union = (order_1990,order_1991)
-- 表示向merge表插入数据时，插入到最后一个表上
INSERT_METHOD=LAST default charset=utf8;
-- 向order_1990表插入两条数据
insert into order_1990 values(1,100.0,'北京');
insert into order_1990 values(2,100.0,'上海');
-- 向order_1991插入两条数据
insert into order_1991 values(10,200.0,'北京');
insert into order_1991 values(11,200.0,'上海');
查询两张表的数据
往order_all中插入一条记录 ，由于在MERGE表定义时，INSERT_METHOD 选择的是LAST，那么插入的数据会想最后一张表中插入。
insert into order_all values(100,10000.0,'西安');
再次查询两张表，order_1990表中没有添加数据
order_1991成功的条加了一条数据
查看merge表(order_all),order_all就上两张表的总和，在创建表的是狗通过union = (order_1990,order_1991)
指定组合的MyISAM表
三、存储引擎的选择
在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。以下是几种常用的存储引擎的使用环境。
InnoDB :
是Mysql的默认存储引擎，用于事务处理应用程序，支持外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询意外，还包含很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。InnoDB存储引擎除了有效的降低由于删除和更新导致的锁定，
还可以确保事务的完整提交和回滚，对于类似于计费系统或者财务系统等对数据准确性要求比较高的系统，InnoDB是最合适的选择。
MyISAM ： 如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。
MEMORY：将所有数据保存在RAM中，在需要快速定位记录和其他类似数据环境下，可以提供几块的访问。MEMORY的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，其次是要确保表的数据可以恢复，数据库异常终止后表中的数据是可以恢复的。MEMORY表通常用于更新不太频繁的小表，用以快速得到访问结果。
MERGE：用于将一系列等同的MyISAM表以逻辑方式组合在一起，并作为一个对象引用他们。MERGE表的优点在于可以突破对单个MyISAM表的大小限制，并且通过将不同的表分布在多个磁盘上，可以有效的改善MERGE表的访问效率。这对于存储诸如数据仓储等VLDB环境十分合适。