今天看了一篇博文,里面有张经典的mysql的逻辑架构图,感觉比较有意思,放到文章中,大家看下:
mysql的逻辑架构整体分为三层,最上层是客户端,但是并非MySQL所独有,诸如:连接处理、授权认证、安全等功能均在这一层处理。
完事第二层就是核心服务层。查询解析、分析、优化、缓存、内置函数(比如:时间、数学、加密等函数)等,还有所有的跨存储引擎的功能,诸如:存储过程、触发器、视图等核心服务都在这一层实现。
最下层呢,就是存储引擎,它负责MySQL中的数据存储和提取。和Linux下的文件系统类似,每种存储引擎都有其优势和劣势。中间的服务层通过API与存储引擎通信,这些API接口屏蔽了不同存储引擎间的差异。
完事我们再来看一张mysql的select过程的图:
众所周知,要想提高mysql的查询性能,最根本的就是搞懂mysql是如何优化和执行查询的。完事咱们借用一句话哈:很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让mysql的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
是不是感觉有点小尴尬???话虽如此,但是具体的又该怎么做呢?咱们不妨回过头来看上面的图片,来好好理解下。
完事咱们来看下mysql的客户端/服务端通信协议。其实,mysql客户端/服务端通信协议是“半双工”的性质,我们可以这样理解:在任一时刻,要么是服务器向客户端发送数据,要么是客户端向服务器发送数据,这两个动作不能同时发生。一旦一端开始发送消息,另一端要接收完整个消息才能响应它,所以我们无法也无须将一个消息切成小块独立发送,也没有办法进行流量控制。
客户端用一个单独的数据包将查询请求发送给服务器,所以当查询语句很长的时候,需要设置max_allowed_packet
参数。但是需要注意的是,如果查询实在是太大,服务端会拒绝接收更多数据并抛出异常。
与之相反的是,服务器响应给用户的数据通常会很多,由多个数据包组成。但是当服务器响应客户端请求时,客户端必须完整的接收整个返回结果,而不能简单的只取前面几条结果,然后让服务器停止发送。因而在实际开发中,尽量保持查询简单且只返回必需的数据,减小通信间数据包的大小和数量是一个非常好的习惯,这也是查询中尽量避免使用SELECT *
以及加上LIMIT
限制的原因之一。
好啦,咱们本次就记录到这里了。太具体的,我感觉不是文字写得出来的(词穷了)。
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