C-04.MySQL逻辑架构

C-04.逻辑架构

1.逻辑架构剖析

1.1 服务器处理客户端哀求

首先MySQL是典型的C/S架构，即Client/Server架构，客户端使用的是mysql，服务器端步调使用的mysqld。
不论客户端进程和服务器进程是接纳那种方式进行通讯，最后实现的效果都是：客户端进程向服务器进程发送一段文本(SQL语句)，服务器进程处理后再向客户端进程发送一段文本(处理效果)。
那服务器进程对客户端进程发送的哀求做了什么处理，才能产生最后的处理效果呢？这里以查询哀求为例展示：

下面详细展开看一下：

1.2 Connectors

Connectors，指的是差别语言中与SQL的交互。MySQL首先是一个网络步调，在TCP之上界说了本身的应用层协议。所以要使用MySQL，我们可以编写代码，跟MySQL Server创建TCP连接，之后按照其界说好的协议进行交互。或者比较方便的办法是调用SDK，比如Native C API，JDBC，PHP等各语言MySQL Connector，或者通过ODBC。但通过SDK来访问MySQL，本质上还是在TCP连接上通过MySQL协议跟MySQL进行交互。接下来的MySQL Server结构可以分为如下的三层。
1.3 第1层：连接层

系统(客户端)访问MySQL服务器前，做的第一件事就是创建TCP连接。
经过三次握手创建连接成功后，MySQL服务器对TCP传输过来的账号密码做身份认证，权限获取。

• 用户名或密码不对，会收到一个Access denied for user错误，客户端步调结束实验。
  
• 用户名密码认证通过，会从权限表查出账号拥有的权限与连接关联，之后的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限。
  

一个系统只会和MySQL服务器创建一个连接吗？只能有一个系统和MySQL服务器创建连接吗？
当然不是，多个系统都可以和MySQL服务器创建连接，每个系统创建的连接肯定不止一个。所以，为相识决TCP无穷创建与TCP频繁创建销毁带来的资源耗尽、性能下降题目。MySQL服务器里有专门的TCP连接池限制连接数，接纳长连接模式复用TCP连接，来解决上述题目。

TCP连吸收到哀求后，必须要分配给一个线程专门与这个客户端的交互。所以还会有个线程池，去走背面的流程。每一个连接从线程池中获取线程，省去了创建和销毁线程的开销。
这些内容我们都归纳到MySQL的连接管理组件中。
所以连接管理的职责是负责认证，管理连接，获取权限信息。
1.4 第2层：服务层

第二层架构主要完成大多数的核心折务功能，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实验。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如存储过程，存储函数等。
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：如确定查询表的顺序，是否使用索引等，最后天生相应的实验操纵。
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，如许在解决大量读操纵的环境中能够很好的提升系统的性能。

• SQL Interface：SQL接口
  
  
  
  • 吸收用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的效果。比如SELECT...FROM就是调用SQL Interface。
    
  • MySQL支持DML(数据操纵语言)、DDL(数据界说语言)、存储过程、视图、触发器、自界说函数等多种SQL语言接口。
    
  
  
• Parser：解析器
  
  
  
  • 在解析器中对SQL语句进行语法分析、语义分析。将SQL语句分解成数据结构，并将这个结构传递到后续步调，之后SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的。如果在分解构成中遇到错误，那么就说明这个SQL语句是不合理的。
    
  • 在SQL命令传递到解析器的时间会被解析器验证和解析，并为其创建语法树，并根据数据字典丰富查询语法树，会验证该客户端是否具有实验该查询的权限。创建好语法树后，MySQL还会对SQl查询进行语法上的优化，进行查询重写。
    
  
  
• Optimizer：查询优化器
  
  
  
  • SQL语句在语法解析之后、查询之前会使用查询优化器确定 SQL 语句的实验路径，天生一个实验计划。
    
  • 这个实验计划表明应该使用哪些索引进行查询（全表检索还是使用索引检索），表之间的连接顺序怎样，最后会按照实验计划中的步调调用存储引擎提供的方法来真正的实验查询，并将查询效果返回给用户。
    
  • 它使用“选取-投影-连接”策略进行查询。例如：SELECT id,name FROM student WHERE gender = '女';
    
  • 这个SELECT查询先根据WHERE语句进行选取，而不是将表全部查询出来以后再进行gender过滤。 这个SELECT查询先根据id和name进行属性投影，而不是将属性全部取出以后再进行过滤，将这两个查询条件连接起来天生终极查询效果。
    
  
  
• Caches & Buffers：查询缓存组件
  
  
  
  • MySQL内部维持着一些Cache和Buffer，比如Query Cache用来缓存一条SELECT语句的实验效果，如果能够在其中找到对应的查询效果，那么就不必再进行查询解析、优化和实验的整个过程了，直接将效果反馈给客户端。
    
  • 这个缓存机制是由一系列小缓存构成的。比如表缓存，记录缓存，key缓存，权限缓存等 。
    
  • 这个查询缓存可以在差别客户端之间共享。
    
  • 从MySQL 5.7.20开始，不推荐使用查询缓存，并在MySQL 8.0中删除。
    
  
  

1.5 第3层：引擎层

插件式存储引擎层(Storage Engines)，真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，对物理服务器级别维护的底层数据实验操纵，服务器通过API与存储引擎进行通讯。差别的存储引擎具有的功能差别，如许我们可以根据本身的实际需要进行选取。
MySQL8.0.25默认支持的存储引擎如下

1.6 存储层

所有的数据，数据库、表的界说，表的每一行的内容，索引，都是存在文件系统上，以文件的方式存在的，并完成与存储引擎的交互。当然有些存储引擎比如InnoDB，也支持不使用文件系统直接管理裸装备，但当代文件系统的实现使得如许做没有必要了。在文件系统之下，可以使用当地磁盘，可以使用DAS、NAS、SAN等各种存储系统。
1.7 小结

简化为三层结构：

• 连接层：客户端和服务器端创建连接，客户端发送 SQL 至服务器端；
  
• SQL 层(服务层)：对 SQL 语句进行查询处理；与数据库文件的存储方式无关；
  
• 存储引擎层：与数据库文件打交道，负责数据的存储和读取。
  

2.SQL实验流程

2.1 MySQL中的SQL实验流程

MySQL的查询流程
1.查询缓存：Server 如果在查询缓存中发现了这条 SQL 语句，就会直接将效果返回给客户端；如果没有，就进入到解析器阶段。需要说明的是，因为查询缓存通常效率不高，所以在 MySQL8.0 之后就抛弃了这个功能。
大多数情况查询缓存就是个鸡肋，为什么呢？
查询缓存是提前把查询效果缓存起来，如许下次不需要实验就可以直接拿到效果。需要说明的是，在MySQL 中的查询缓存，不是缓存查询计划，而是查询对应的效果。这就意味着查询匹配的鲁棒性大大低落，只有 相同的查询操纵才会命中查询缓存 。两个查询哀求在任何字符上的差别（例如：空格、注释、巨细写），都会导致缓存不会命中。因此 MySQL 的查询缓存命中率不高。
鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它是在非常和危险情况下系统生存的能力。
同时，如果查询哀求中包含某些系统函数、用户自界说变量和函数、一些系统表，如 mysql 、information_schema、 performance_schema 数据库中的表，那这个哀求就不会被缓存。以某些系统函数举例，可能同样的函数的两次调用会产生不一样的效果，比如函数NOW，每次调用都会产生最新的当前时间，如果在一个查询哀求中调用了这个函数，那即使查询哀求的文本信息都一样，那差别时间的两次查询也应该得到差别的效果，如果在第一次查询时就缓存了，那第二次查询的时间直接使用第一次查询的效果就是错误的！
此外，既然是缓存，那就有它缓存失效的时间。MySQL的缓存系统会监测涉及到的每张表，只要该表的结构或者数据被修改，如对该表使用了INSERT 、 UPDATE 、 DELETE 、 TRUNCATE TABLE 、 ALTER TABLE 、 DROP TABLE 或 DROP DATABASE语句，那使用该表的所有高速缓存查询都将变为无效并从高速缓存中删除！对于更新压力大的数据库来说，查询缓存的命中率会非常低。
总之，因为查询缓存通常弊大于利，查询缓存的失效非常频繁。
一般发起大家在静态表里使用查询缓存，什么叫静态表呢？就是一般我们少少更新的表。比如，一个系统配置表、字典表，这张表上的查询才适合使用查询缓存。不过MySQL对于查询缓存提供了按需使用的方式。可以将my.cnd参数query_cache_type设置成DEMAND，代表当sql语句中有SQL_CACHE关键词时，才缓存。比如：

1. #query_cache_type有3个值，0代表关闭，1代表开启，2代表DEMAND
2. query_cache_type=2

复制代码

如许对于默认的sql语句都不适用查询缓存，而对于确定要使用的查询缓存语句，可以用SQL_CACHE表现指定

1. select SQL_CACHE * FROM test where id = 5;

复制代码

检察，是否开启查询缓存

1. mysql> select @@global.query_cache_type;
2. +---------------------------+
3. | @@global.query_cache_type |
4. +---------------------------+
5. | ON                        |
6. +---------------------------+
7. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
9. #mysql8.0中执行
10. mysql> select @@global.query_cache_type;
11. ERROR 1193 (HY000): Unknown system variable 'query_cache_type'

复制代码

监控插叙缓存的命中率

1. mysql> show status like '%Qcache%';
2. +-------------------------+---------+
3. | Variable_name           | Value   |
4. +-------------------------+---------+
5. | Qcache_free_blocks      | 1       |
6. | Qcache_free_memory      | 1021240 |
7. | Qcache_hits             | 1       |
8. | Qcache_inserts          | 1       |
9. | Qcache_lowmem_prunes    | 0       |
10. | Qcache_not_cached       | 7       |
11. | Qcache_queries_in_cache | 1       |
12. | Qcache_total_blocks     | 4       |
13. +-------------------------+---------+
14. 8 rows in set (0.00 sec)

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Qcache_free_blocks:表现查询缓存中还有多少剩余的blocks，如果该值表现较大，则说明查询缓存中的内存碎片过多了，可能在一定的时间进行整理。
Qcache_free_memory :查询缓存的内存巨细，通过这个参数可以很清楚的知道当前系统的查询内存是否够用，是多了，还是不够用，DBA可以根据实际情况做出调整。
Qcache_hits :表现有多少次命中缓存。我们主要可以通过该值来验证我们的查询缓存的效果。数字越大，缓存效果越理想。
Qcache_inserts:表现多少次未命中然后插入，意思是新来的SQL哀求在缓存中未找到，不得不实验查询处理，实验查询处理后把效果insert到查询缓存中。如许的情况的次数越多，表现查询缓存应用到的比较少，效果也就不理想。当然系统刚启动后，查询缓存是空的，这很正常。
Qcache_lowmem_prunes:该参数记录有多少条查询因为内存不足而被移除出查询缓存。通过这个值用户可以适当的调整缓存巨细。
Ocache_not_cached:表现因为query_cache_type的设置而没有被缓存的查询数量。
Qcache_queries_in_cache:当前缓存中缓存的查询数量。
Qcache_total_blocks :当前缓存的block数量。
2.解析器：在解析器中对 SQL 语句进行语法分析、语义分析。

分析器先做“词法分析”。你输入的是由多个字符串和空格构成的一条 SQL 语句，MySQL 需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么。 MySQL 从你输入的"select"这个关键字识别出来，这是一个查询语句。它也要把字符串“T”识别成“表名 T”，把字符串“ID”识别成“列 ID”。
接着，要做“语法分析”。根据词法分析的效果，语法分析器（比如：Bison）会根据语法规则，判断你输入的这个 SQL 语句是否满足 MySQL 语法。

1. #该语句，词法解析正确，语法错误
2. select department_id,job_id,avg(salary) from employees group by department_id;

复制代码

如果SQL语句精确，则会天生一个如许的语法树：

3.优化器：在优化器中会确定 SQL 语句的实验路径，比如是根据全表检索，还是根据索引检索等。
经过相识析器，MySQL就知道要做什么了。在开始实验之前，还要先经过优化器的处理。一条查询可以有多种实验方式，最后都返回相同的效果。优化器的作用就是找到这些实验计划中，实验时间最短的实验计划。
举例：如下语句是实验两个表的 join：

1. select * from test1 join test2 using(ID)
2. where test1.name='zhangwei' and test2.name='mysql高级课程';
3. /*
4. 方案1：可以先从表 test1 里面取出 name='zhangwei'的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到表 test2，再判
5. 断 test2 里面 name的值是否等于 'mysql高级课程'。
6. 方案2：可以先从表 test2 里面取出 name='mysql高级课程' 的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到 test1，
7. 再判断 test1 里面 name的值是否等于 zhangwei。
8. 这两种执行方法的逻辑结果是一样的，但是执行的效率会有不同，而优化器的作用就是决定选择使用哪一个方案。优化
9. 器阶段完成后，这个语句的执行方案就确定下来了，然后进入执行器阶段。
10. 优化器是怎么选择索引的，有没有可能选择错等。后续章节会讲到。
11. */

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在查询优化器中，可以分为逻辑查询优化阶段和物理查询优化阶段。
逻辑查询优化就是通过改变sQL语句的内容来使得sQL查询更高效，同时为物理查询优化提供更多的候选实验计划。通常接纳的方式是对SQL语句进行等价变换，对查询进行重写，而查询重写的数学底子就是关系代数。对条件表达式进行等价谓词重写、条件简化，对视图进行重写，对子查询进行优化，对连接语义进行了外连接消除、嵌套连接消除等。
物理查询优化是基于关系代数进行的查询重写，而关系代数的每一步都对应着物理计算，这些物理计算通常存在多种算法，因此需要计算各种物理路径的代价，从中选择代价最小的作为实验计划。在这个阶段里，对于单表和多表连接的操纵，需要高效地使用索引，提升查询效率。
4.实验器
停止到如今，还没有真正去读写真实的表，仅仅只是产出了一个实验计划。于是就进入了实验器阶段。

在实验之前需要判断该用户是否具备权限。如果没有，就会返回权限错误。如果具备权限，就实验 SQL查询并返回效果。在 MySQL8.0 以下的版本，如果设置了查询缓存，这时会将查询效果进行缓存。
如果有权限，就打开表继承实验。打开表的时间，实验器会根据表的引擎界说，调用存储引擎API对表进行读写。存储引擎API只是抽象接口，下面还有存储引擎层，详细实现，看表的存储引擎。

1. select * from test where id=1;

复制代码

比如：表 test 中，ID 字段没有索引，那么实验器的实验流程是如许的：

1. /*调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行，判断 ID 值是不是1，如果不是则跳过，如果是则将这行存在结果集中；
3. 调用引擎接口取“下一行”，重复相同的判断逻辑，直到取到这个表的最后一行。
5. 执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端。*/

复制代码

至此，这个语句就实验完成了。对于有索引的表，实验的逻辑也差不多。
SQL 语句在 MySQL 中的流程是： SQL语句→查询缓存→解析器→优化器→实验器 。

2.2 MySQL8中SQL实验原理

2.2.1 确认profiling是否开启

1. mysql> select @@profiling;
3. mysql> show variables like 'profiling';

复制代码

1. mysql> select @@profiling;
2. +-------------+
3. | @@profiling |
4. +-------------+
5. |           0 |
6. +-------------+
7. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

profiling=0 代表关闭，我们需要把 profiling 打开，即设置为 1：
注意，profiling只能在会话层面开启，不能配置到my.cnf中全局，开启，如果配置，在mysqld重启时，会报错。
这也证明，mysql系统参数，并不是都能在my.cnf文件中配置使用，有些是在安装时，就指定了，比如表名的巨细写等。

1. mysql> set profiling = 1;
2. Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

2.2.2 多次实验相同SQL查询

1. mysql> select * from employees;
3. mysql> select * from employees;

复制代码

2.2.3 检察profiles

检察当前会话所产生的所有profiles

1. mysql> show profiles;
2. +----------+------------+-------------------------+
3. | Query_ID | Duration   | Query                   |
4. +----------+------------+-------------------------+
5. |        1 | 0.00036725 | SELECT DATABASE()       |
6. |        2 | 0.01012700 | show databases          |
7. |        3 | 0.00398050 | show tables             |
8. |        4 | 0.00237800 | select * from employees |
9. |        5 | 0.00043100 | select * from employees |
10. +----------+------------+-------------------------+
11. 5 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

2.2.4 检察profile

表现实验计划，检察步调的实验步调：

1. mysql> show profile;#默认显示最近一次sql语句的执行计划

复制代码

也可以查询指定的Query ID

1. mysql> show profile for query 5;

复制代码

也可以查询CPU，IO相关的内容

1. mysql>  show profile cpu,block io for query 5;
2. +--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
3. | Status                         | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out |
4. +--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
5. | starting                       | 0.000101 | 0.000021 |   0.000078 |            0 |             0 |
6. | Executing hook on transaction  | 0.000007 | 0.000001 |   0.000003 |            0 |             0 |
7. | starting                       | 0.000007 | 0.000001 |   0.000005 |            0 |             0 |
8. | checking permissions           | 0.000005 | 0.000001 |   0.000004 |            0 |             0 |
9. | Opening tables                 | 0.000025 | 0.000005 |   0.000021 |            0 |             0 |
10. | init                           | 0.000005 | 0.000001 |   0.000003 |            0 |             0 |
11. | System lock                    | 0.000007 | 0.000002 |   0.000005 |            0 |             0 |
12. | optimizing                     | 0.000055 | 0.000056 |   0.000000 |            0 |             0 |
13. | statistics                     | 0.000014 | 0.000013 |   0.000000 |            0 |             0 |
14. | preparing                      | 0.000012 | 0.000012 |   0.000000 |            0 |             0 |
15. | executing                      | 0.000119 | 0.000119 |   0.000000 |            0 |             0 |
16. | end                            | 0.000004 | 0.000003 |   0.000000 |            0 |             0 |
17. | query end                      | 0.000023 | 0.000024 |   0.000000 |            0 |             0 |
18. | waiting for handler commit     | 0.000008 | 0.000007 |   0.000000 |            0 |             0 |
19. | closing tables                 | 0.000007 | 0.000007 |   0.000000 |            0 |             0 |
20. | freeing items                  | 0.000026 | 0.000027 |   0.000000 |            0 |             0 |
21. | cleaning up                    | 0.000008 | 0.000007 |   0.000000 |            0 |             0 |
22. +--------------------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
23. 17 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

2.3 MySQL 5.7中SQL实验原理

2.3.1 配置文件中开启查询缓存

在/etc/my.cnf中新增一行

1. query_chche_type=1

复制代码

2.3.2 重启mysql服务

1. systemctl restart mysqld

复制代码

2.3.3 开启查询实验计划

1. mysql> set profiling = 1;
2. Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

2.3.4 实验两次sql

1. mysql> select * from employees;
3. mysql> select * from employees;

复制代码

2.3.5 检察profiles

1. mysql> show profiles;
2. +----------+------------+-------------------------+
3. | Query_ID | Duration   | Query                   |
4. +----------+------------+-------------------------+
5. |        1 | 0.00018050 | SELECT DATABASE()       |
6. |        2 | 0.00053900 | show databases          |
7. |        3 | 0.00014850 | show tables             |
8. |        4 | 0.00008875 | select * from employees |
9. |        5 | 0.00004925 | select * from employees |
10. +----------+------------+-------------------------+
11. 5 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

2.3.6 检察实验计划

表现实验计划，检察步调的实验步调：

1. mysql> show profile for query 4;
2. +--------------------------------+----------+
3. | Status                         | Duration |
4. +--------------------------------+----------+
5. | starting                       | 0.000024 |
6. | Waiting for query cache lock   | 0.000005 |
7. | starting                       | 0.000003 |
8. | checking query cache for query | 0.000012 |
9. | checking privileges on cached  | 0.000003 |
10. | checking permissions           | 0.000007 |
11. | sending cached result to clien | 0.000030 |
12. | cleaning up                    | 0.000006 |
13. +--------------------------------+----------+
14. 8 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

从截图中可以看出查询语句直接从缓存中获取数据。
2.4 SQL语法顺序

3.数据库缓冲池(Buffer pool 相识)

InnoDB存储引擎是以页为单位来管理存储空间的，我们进行的增删改查操纵其实本质上都是在访问页面（包罗读页面、写页面、创建新页面等操纵）。而磁盘 I/O 需要消耗的时间许多，而在内存中进行操纵，效率则会高许多，为了能让数据表或者索引中的数据随时被我们所用，DBMS 会申请占用内存来作为数据缓冲池，在真正访问页面之前，需要把在磁盘上的页缓存到内存中的Buffer Pool之后才可以访问。
如许做的利益是可以让磁盘运动最小化，从而减少与磁盘直接进行 I/O 的时间。要知道，这种策略对提升 SQL 语句的查询性能来说至关重要。如果索引的数据在缓冲池里，那么访问的成本就会低落许多。
3.1 缓冲池 VS 查询缓存

缓冲池和查询缓存是一个东西吗？不是。
3.1.1 缓冲池（Buffer Pool）

首先我们需要相识在 InnoDB 存储引擎中，缓冲池都包罗了哪些。
在 InnoDB 存储引擎中有一部分数据会放到内存中，缓冲池则占了这部分内存的大部分，它用来存储各种数据的缓存，如下图所示：

从图中，你能看到 InnoDB 缓冲池包罗了数据页、索引页、插入缓冲、锁信息、自适应 Hash 和数据字典信息等。
缓存池的重要性：
对于使用InnoDB作为存储引擎的表来说，不管是用于存储用户数据的索引(包罗聚簇索引和二级索引)，还是各种系统数据，都是以页的
形式存放在表空间中的，而所谓的表空间只不过是InnoDB对文件系统上一个或几个实际文件的抽象，也就是说我们的数听说到底还是存
储在磁盘上的。但是磁盘的速度慢的跟乌龟一样，怎么能配得上“快如风，疾如电”的CPU呢?这里，缓冲池可以资助我们消除CPU和磁盘之
间的鸿沟。所以InnoDB存储引擎在处理客户端的哀求时，当需要访问某个页的数据时，就会把完整的页的数据全部加载到内存中，也就
是说即使我们只需要访问一个页的一条记录，那也需要先把整个页的数据加载到内存中。将整个页加载到内存中后就可以进行读写访问
了，在进行完读写访问之后并不着急把该页对应的内存空间释放掉，而是将其缓存起来，如许将来有哀求再次访问该页面时，就可以省去磁盘IO的开销了。
缓存原则：
“位置 * 频次”这个原则，可以帮我们对 I/O 访问效率进行优化。
首先，位置决定效率，提供缓冲池就是为了在内存中可以直接访问数据。其次，频次决定优先级顺序。因为缓冲池的巨细是有限的，比如磁盘有 200G，但是内存只有 16G，缓冲池巨细只有 1G，就无法将所有数据都加载到缓冲池里，这时就涉及到优先级顺序，会优先对使用频次高的热数据进行加载。
缓冲池的预读特性：
相识了缓冲池的作用之后，我们还需要相识缓冲池的另一个特性:预读。
缓冲池的作用就是提升I/o效率，而我们进行读取数据的时间存在一个“局部性原理”，也就是说我们使用了一些数据，大概率还会使用它四周的一些数据，因此接纳“预读”的机制提前加载，可以减少将来可能的磁盘I/O操纵。
3.1.2  查询缓存

那么什么是查询缓存呢？
查询缓存是提前把 查询效果缓存 起来，如许下次不需要实验就可以直接拿到效果。需要说明的是，在MySQL 中的查询缓存，不是缓存查
询计划，而是查询对应的效果。因为命中条件苛刻，而且只要数据表发生变化，查询缓存就会失效，因此命中率低。
缓冲池服务于数据库整体的I/O操纵，它们的共同点都是通过缓存的机制来提升效率。
3.2 缓冲池怎样读取数据

缓冲池管理器会只管将常常使用的数据保存起来，在数据库进行页面读操纵的时间，首先会判断该页面是否在缓冲池中，如果存在就直接
读取，如果不存在，就会通过内存或磁盘将页面存放到缓冲池中再进行读取。
缓存池在数据库中的结构和作用如下图所示：

如果我们实验 SQL 语句的时间更新了缓存池中的数据，那么这些数据会马上同步到磁盘上吗？
实际上，当我们对数据库中的记录进行修改的时间，首先会修改缓冲池中页里面的记录信息，然后数据库会以一定的频率革新到磁盘上。
注意并不是每次发生更新操纵，都会立即进行磁盘回写。缓冲池会接纳一种叫做checkpoint 的机制将数据回写到磁盘上，如许做的利益
就是提升了数据库的整体性能。
比如，当缓冲池不够用时，需要释放掉一些不常用的页，此时就可以强行接纳checkpoint 的方式将不常用的脏页回写到磁盘上，然后再
从缓冲池中将这些页释放掉。这里脏页（dirty page)指的是缓冲池中被修改过的页，与磁盘上的数据页不一致。
3.3 检察/设置缓冲池的巨细

MyIASM存储引擎，只缓存索引，不缓存数据，对应的键缓存参数为key_buffer_size
如果你使用的是 InnoDB 存储引擎，可以通过检察 innodb_buffer_pool_size 变量来检察缓冲池的巨细。命令如下：

1. mysql> select @@global.innodb_buffer_pool_size;
2. +----------------------------------+
3. | @@global.innodb_buffer_pool_size |
4. +----------------------------------+
5. |                        134217728 |
6. +----------------------------------+
7. 1 row in set (0.01 sec)

复制代码

你能看到此时 InnoDB 的缓冲池巨细只有 134217728/1024/1024=128MB。我们可以修改缓冲池巨细，比如改为256MB，方法如下：

1. set global innodb_buffer_pool_size = 268435456;

复制代码

或者

1. [server]
2. innodb_buffer_pool_size = 268435456 #需要重启mysql服务

复制代码

1. mysql> select @@global.innodb_buffer_pool_size;
2. +----------------------------------+
3. | @@global.innodb_buffer_pool_size |
4. +----------------------------------+
5. |                        268435456 |
6. +----------------------------------+
7. 1 row in set (0.00 sec)

复制代码

3.4 多个Buffer Pool实例

Buffer Pool本质是InnoDB向操纵系统申请的一块连续的内存空间，在多线程环境下，访问Buffer Pool中的数据都需要加锁处理。在Buffer Pool特别大而且多线程并发访问特别高的情况下，单一的Buffer Pool可能会影响哀求的处理速度。所以在Buffer Pool特别大的时间，我们可以把它们拆分成若干个小的Buffer Pool，每个Buffer Pool都称为一个实例，它们都是独立的，独立的去申请内存空间，独立的管理各种链表。所以在多线程并发访问时并不会相互影响，从而提高并发处理能力。
我们可以在服务器启动的时间通过设置innodb_buffer_pool_instances的值来修改Buffer Pool实例的个数，

1. [server]
2. innodb_buffer_pool_instances = 2

复制代码

如许就表明我们要创建2个 Buffer Pool 实例。我们看下怎样检察缓冲池的个数，使用命令：

1. mysql> select @@global.innodb_buffer_pool_instances;
2. +---------------------------------------+
3. | @@global.innodb_buffer_pool_instances |
4. +---------------------------------------+
5. |                                     1 |
6. +---------------------------------------+
7. 1 row in set (0.00 sec)

复制代码

每个Buffer pool的巨细为

1. #innodb_buffer_pool_size/innodb_buffer_pool_instances
2. #也就是总共的大小除以实例的个数，结果就是每个 Buffer Pool 实例占用的大小。

复制代码

不过也不是说Buffer Pool实例创建的越多越好，分别管理各个Buffer Pool也是需要性能开销的,InnoDB规定:innodb_buffer_pool_size的
值小于1G的时间设置多个实例是无效的，InnoDB会默认把innodb_buffer_pool_instances的值修改为1。而我们鼓励在Buffer Pool大于
或等于1G的时间设置多个Buffer Pool实例。
3.5 引申题目

Buffer Pool是MySQL内存结构中非常核心的一个构成，你可以先把它想象成一个黑盒子。
当我们查询数据的时间，会先去Buffer Pool中查询。如果Buffer Pool中不存在，存储引擎会先将数据从磁盘加载到Buffer Pool中，然后
将数据返回给客户端;同理，当我们更新某个数据的时间，如果这个数据不存在于BufferPool，同样会先数据加载进来，然后修改内存
的数据。被修改过的数据会在之后统一刷入磁盘。

这个过程看似没啥题目，实则是有题目标。假设我们修改Buffer Pool中的数据成功，但是还没来得及将数据刷入磁盘MysQL就挂了怎么
办?按照上图的逻辑，此时更新之后的数据只存在于Buffer Pool中，如果此时MysQL宕机了，这部分数据将会永久地丢失;
还有更新到一半忽然发生错误了，想要回滚到更新之前的版本，该怎么办？连数据长期化的保证、事务回滚都做不到还谈什么崩溃恢复？
Redo Log & Undo Log
只是为了记录本身的学习历程，且本人水平有限，不对之处，请指正。

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