当前位置: 首页 > news >正文

MySQL 基础架构

MySQL的基础架构主要由三大核心部分构成,以下是详细的解析:

一、连接层

连接层是客户端与MySQL数据库之间的桥梁,主要负责通信和身份验证,确保数据交换的安全与稳定。具体来说,它负责以下任务:

  • 建立连接:MySQL通过连接器与客户端建立连接,这通常基于TCP/IP协议或本地socket通信。
  • 权限认证:在连接建立后,MySQL会验证客户端的用户名和密码,确保用户具备访问数据库的权限。
  • 维持和管理连接:一旦连接建立并认证通过,MySQL会维持这个连接,并在客户端需要时提供数据库服务。同时,它还会管理连接的生命周期,包括空闲连接的断开等。

二、核心服务层(Server层)

核心服务层涵盖了MySQL的众多核心功能,是MySQL架构中的核心部分。它主要包括以下组件:

  • 连接池:用于管理数据库连接,复用线程,提高数据库性能。
  • 查询缓存:能够快速返回之前执行过的查询结果,提高查询效率。但需要注意的是,由于查询缓存的失效非常频繁(只要有对一个表的更新,这个表上所有的查询缓存都会被清空),因此MySQL 8.0版本已经将其删除。
  • 分析器:负责SQL语句的语法分析。它会对输入的SQL语句进行词法分析和语法分析,构建出SQL语法树,并判断输入的SQL语句是否符合语法规则。
  • 优化器:根据分析器生成的语法树,制定多个执行计划,并选择最优的执行计划来执行查询。优化器会考虑索引的使用、表的连接顺序等因素来优化查询性能。
  • 执行器:根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎来执行查询。在执行过程中,执行器会判断用户是否具备对表的执行权限,并根据权限和引擎定义来执行查询。

此外,核心服务层还实现了所有的内置函数(如日期、时间、数学和加密函数等)以及所有跨存储引擎的功能(如存储过程、触发器、视图等)。

三、存储引擎层

存储引擎层负责数据的存储和提取,是MySQL架构中的底层部分。MySQL支持多种存储引擎,如InnoDB、MyISAM、Memory等,不同的存储引擎具有不同的特点和功能。用户可以根据自己的需求选择合适的存储引擎。

  • InnoDB:自MySQL 5.5.5版本起成为默认存储引擎,以其高性能和可靠性著称。InnoDB支持事务处理、行级锁定和外键等高级功能。
  • MyISAM:MySQL早期的默认存储引擎,不支持事务处理和行级锁定,但具有较快的查询速度。适用于读操作频繁、写操作较少的场景。
  • Memory:将数据存储在内存中,因此读写速度非常快。但由于数据不持久化到磁盘上,因此适用于临时数据的存储和查询。

存储引擎层通过API与核心服务层进行通信,实现了数据的存储和提取功能。同时,不同的存储引擎之间可以相互替换和扩展,为MySQL提供了灵活的数据存储方案。

http://www.lryc.cn/news/501556.html

相关文章:

  • 汽车升级到底应不应该设置“可取消“功能
  • 【MySQL】mysql中的事务
  • 大语言模型(LLM)与智能机器人的应用分析
  • Inno Setup 学习笔记(一)
  • 从阿里云EDM到美团云:典型微服务治理平台的实战经验分享
  • 【接口自动化测试】一文从3000字从0到1详解接口测试用例设计
  • 反向代理-缓存篇
  • 【伪代码】数据结构-期末复习 线性表
  • JavaWeb学习、过滤器、ajax异步请求、json、jquery-api文档
  • 深入探索 JVM:原理、机制与实战
  • JavaWeb学习(3)(Servlet详细、Servlet的三种实现方式(面试)、Servlet的生命周期、传统web.xml配置Servlet(了解))
  • 支付宝租赁小程序助力便捷生活新方式
  • Linux-ubuntu环境配置
  • 深入解析下oracle的number底层存储格式
  • nginx代理rabbitmq和配置 Nginx 代理达梦数据库
  • 汉语唤醒词的模糊判断(Python)
  • Redis篇-2--原理篇1--I/O多路复用机制(5种I/O模型,I/O多路复用)
  • Knowledge Graph Studio:让知识图谱构建更简单、更智能
  • vue 中实现音视频播放进度条(可拖拽,满足常见开发需求)
  • [免费]SpringBoot+Vue企业OA自动化办公管理系统【论文+源码+SQL脚本】
  • 笔记:在WPF中BitmapSource都有哪些派生类,他们主要功能,使用方法,使用场景
  • JAVA基础学习笔记_多线程
  • 什么是自动化办公
  • 数据库系统
  • 文件系统--底层架构(图文详解)
  • 【OCR】——端到端文字识别GOT-OCR2.0不香嘛?
  • SkyWalking 和 ELK 链路追踪实战
  • ETCD的封装和测试
  • 基于大数据爬+数据可视化的民族服饰数据分析系统设计和实现(源码+论文+部署讲解等)
  • torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau