mysql的架构图

大致分为4层：连接层、服务层、引擎层、物理层

连接层：不必多说，连接用的
服务层：mysql的核心层，

 1.sql接口，就是sql语句、视图、函数等执行不同的操作，2.解析sql，将sql语句构造出一个解析树，用于校验sql语句的正确性，比如sql的关键字是否正确，关键字的顺序是否正确。3.优化器，一条查询可以有很多种执行方式，最终返回相同的结果，优化器就是对sql语句进行优化。4.缓存，sql语句在执行查询前，先查询缓存，如果能找到对应的查询，则不必进行查询解析，优化，执行等过程，直接返回缓存中的结果集，如果缓存中没有数据，再开始进行解析、优化....

存储引擎层：存储引擎是针对表的，不是针对库，所以同一个库中不同的表有不同的存储引擎，更专业的来讲，它是根据MySQL AB公司提供的文件访问层的一个抽象接口来定制的一种文件访问机制，这种访问机制就叫存储引擎。负责MySQL数据的存储和提取，是通过提供一系列的接口来屏蔽不同引擎之间的差异。通俗的讲：就是在你创建表的时候，指定了存储引擎，那么该表数据就会按照指定的引擎的格式进行存储，然后通过sql语句进行访问的时候，总不能让你根据不同的引擎写sql语句吧。也就是说，mysql将你的sql语句按照查询的表设置的引擎进行转化处理。
物理层：物理文件层，就是你的数据保存在硬盘上。

mysql的执行过程

你可以看到mysql也是一个模块化的架构，可以对每个组件进程可插拔式的使用，非常符合我们java工程的理念。

sql语句执行计划

要想写出一个高质量的sql语句，你必须要掌握sql语句的执行顺序，以及sql语句的执行计划（过程）。
我们在写sql语句的时候，格式是：select distinct….from….join…on…where…group by….having….order by…limit 等等，但在数据库中执行的顺序，其实是这样的：from…on…join…where…group by…having…select distinct…order by …limit

sql优化，主要就是索引优化，其次是表级优化，数据库优化等

而对sql进行优化，必须了解sql语句的执行计划：

通过在sql语句前加explain关键字，结果中不同的字段分别表示不同的含义

id
id值越大，则越先执行
如果多个id值相等，则相同id值的行，则从上往下执行。
select_type 查询类型，表示当前行查询的类型，从这个字段我们可以看出它发生查询过程的一个描述

  1. SIMPLE：简单的查询，没有子查询和UNION2. PRIMARY： 如果有复杂查询的话，标记最外层的查询为primary3. UNION：例如eg2中的谓语UNION关键字后面的查询就select_type标记为UNION4. DEPENDENT  UNION：UNION中的第二个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询5. UNION RESULT：UNION的结果6. SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT7. DEPENDENT SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT，取决于外面的查询8. DERIVED：派生的表 ，例如eg39. MATERIALIZED：具体化的子查询,例如eg410. UNCACHEABLE SUBQUERY ：子查询的结果不能被缓存,必须重新评估为每一行的外部查询11. UNCACHEABLE UNION：UNION中的第二个或后面的SELECT语句，而且不能被缓存

table，就是当前行查询是从哪个表中查询的，

  1.deriver，表示这一行的查询是从衍生表中查询数据2.subquery，表示这一行的查询是从子查询的数据中查，如select * from table1 where id (select id from tanle2), 那么where id就是subquery3.UNION<'','',''> 表示union了为2，3，4 的子查询的数据

这几个你可能有点难以理解，看图：

请借助图来理解，这个字段有点绕，其实就是这一行的数据是从哪来的

type，type字段有很多，但是不要慌，我们实际用到的真的不多，记住常用的几个，当遇到其他的时候，回头看下笔记就可以

 1. system：表里面只有一条数据，是const的一种特殊情况2. const：表中至多有一条数据符合。优化器将这一行中列当作常量来处理，因为只读一次，所以速度非常快。常见：primary key 或者unique index3. eq_ref：索引扫描只读取一行数据，常用于primary key或者唯一为空（unique not null index）SELECT * FROM ref_table,other_table  WHERE  ref_table.key_column=other_table.column;SELECT * FROM ref_table,other_table     WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column  AND ef_table.key_column_part2=1;4. ref：索引扫描返回多行数据，非唯一索引查找，意思就是虽然使用了索引，但该索引列的值并不唯一，有重复。SELECT * FROM ref_table WHERE key_column=expr;SELECT * FROM ref_table,other_table   WHERE ref_table.key_column=other_table.column;SELECT * FROM ref_table,other_table   WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column AND ref_table.key_column_part2=1;5. fulltext：使用fulltext index 全文索引（myisam支持，innodb不支持）6. ref_or_null：类似于ref,会额外搜索包含NULL的行，常用于解析子查询eg:SELECT * FROM ref_table WHERE key_column=expr OR key_column IS NULL7. index_merge：使用了索引合并优化，在输出key列上包含有多个index.8. unique_subquery：value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)9. index_subquery：value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)10. range：有范围的索引扫描，相对于index的全索引扫描，它有范围限制，因此要优于index，检索给定范围的行，并使用index来选择行，例如 =,<>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, LIKE, or IN()11. index：扫描整个index tree，与all 的区别就是all是全表扫描，index是索引全部扫描12. all：全表扫描，实际使用中，如果数据量比较大，应该避免进行全表扫描，因为13. 这种连接是最慢的其中我们只要记住：system、eq_ref、ref、range、index、all这几个就可以了，其他的有印象就行，并且其中system、const只是理想情况，优化后实际能达到的ref、range等就不错了。*注意：对type进行优化的前提得是表中有索引*

possible_keys，mysql进行查询时候，可能用到的index，但有可能用不到，所以该列没有实际意义
key，查询的时候，实际用到的index，如果没有用到则为null
ref 表示为了筛选数据，表中哪些列和常量与index进行对比；如果是函数，则比较的是函数的值而不是表达式
rows 表示检查的行数，怎么理解呢？就是：当前行所发生的查询，是从这么多条记录中来的，举例：

假如有一个语句 select * from t where column_a = 1 and column_b = 2;全表假设有100条记录，column_a字段有索引（非联合索引），column_b没有索引。column_a = 1 的记录有20条， column_a = 1 and column_b = 2 的记录有5条。那么最终查询结果应该显示5条记录。 explain结果中的rows应该是20. 因为最终结果的的5条数据是从这20条记录中来的，mysql引擎必须对这20行逐行检查是否满足where条件
extra，同type，也是有很多枚举，但是也是只需记住其中几个就行，

  1. using fileSort：使用额外操作来进行排序。（注意：1、排序针对的是order by后面跟的列；2、根据排序后的列，顺序的检索每一行）2. using temporary：使用临时表来存储结果，常出现去group by 或者order by （与列存储的顺序不同才会使用临时表）操作3. using  index：在索引树上只使用索引就得到结果，没有根据索引回表来单独查询行。就是覆盖索引查询4. using index  condition：上面的 using index 不需要回表查询，那using index where则需要每条记录都回表查询才得到最后的查询结果5. using index for group-by：同using index类似，在group by的时候，可以通过一个索引来检索索引树，无须回表查询6. using where：使用了where子句来过滤整个表的数据，如果使用了索引，那就是索引失效了。7. Using sort_union(...),Using union(...), Using intersect(...)：使用特定的算法来显示扫描索引是如何合并的在使用join type(index_merge)的时候

根据描述应该能猜到：在发生using filesort、using temporary、using where时，如果用了索引就表示索引失效了，为了性能，必须进行调整。

不同的字段分表表示不同的信息，那么进行sql优化，就得按照sql语句的执行顺序，一步一步进行调整，也就是从内到外一层层往外推进，在调优之前，要把外围因素都去掉。

如果你能理解上面字段表示的信息，我觉得你应该能发现我们只需记住需要的几个字段信息：extra、id、type、type等一些信息，其他信息对我们调优只是辅助我们了解发生的过程而已。

索引失效的情况

在列上进行计算操作或使用函数
使用like检索时，如果不以“%”打头会使用索引，如果打头，或者两边都有，都会索引失效
少用or，如果必须使用or运算符的时候，两边要都用上索引，比如索引列contion or索引列contion，如果只有左或者右其中一面使用索引，整个or都会索引失效
复合索引的时候，遵从最左原则，不能跳列，比如A、B、C三个子弹，使用时：A、AB、ABC都不会失效，如果BC则会失效，如果AC的话，A会走索引但C会失效
字符串类型的字段使用时，不加引号，数据库会隐式转化，也会导致索引失效
使用不等于运算符！=或者<>，无法使用索引，会导致全表扫描，比如说索引类!=0,
优化方法：索引列>0 or 索引列<0
使用is null和is not null的时候，索引不会对空值进行索引，如果必须得有，那就设置一个默认值，比如数字类型的话，默认为0
尽量使用覆盖索引
不能使用索引中范围条件右边的列，如：a=0 and b>10 and c=5,那么a、b会走索引，c不会使用索引
当全表扫描速度比索引速度快时，mysql会使用全表扫描，此时索引失效。

mysql性能调优：

分库分表

当数据量特别大的时候，查询时间耗费的时间长，就不用说了吧，如果再加上联合查询，那你就知道在执行的时候，去上个卫生间，再剪个指甲，然后发现结果不对，调试sql，再执行一遍，然后你可以去接点水，跟旁边同事聊聊天，…所以，当数据量大的时候，分库分表是必须要进行的。现在主流的工具是使用mycat实现分库分表

分表：分表有两种方案
（1）（水平切割）以数据量为分割点：限制每个单表的数据量，达到一定程度后，进行分表。
（2）（垂直切割）以热点数据为分割点：对一个业务表中的不同字段进行区分，比如某些字段查询的次数多，但是修改少，某些字段修改多，等其他业务需求进行分表
对不同的表针对不同的情况使用不同的引擎。
分库：字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，这样切分是为了保证单表的容量不会过大，从而来保证单表的查询等处理能力。

分库分表可以同时存在，不冲突，比如我分表了，不一定非得在同一个数据中，也可以在不同的数据中。

读写分离—主从复制

读写分离的实现原理就是在代码程序上控制，在执行SQL语句的时候，判断到底是读操作还是写操作，把读的操作转向到读服务器上（从服务器，一般是多台），写的操作转到写的服务器上，但是为了读数据时，多个数据库的一致性，所以读写分离要依靠数据库提供的主从复制功能。

但是怎么保证主从复制的数据一致性呢,数据库提供了以下几种复制方式：
同步复制，半同步复制、异步复制、并行复制，来解决数据不一致性问题。参考博客,这里不再细究

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