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这篇文章主要介绍MySQL架构是什么，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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MySQL服务器架构、各种存储引擎间的主要区别及区别的重要性
回顾MySQL历史背景、基准测试，通过简化细节和演示案例来讨论MySQL的原理
正文：
MySQL架构可在多种不同场景中应用，可嵌入到应用程序中农，支持数据仓库、内容索引、部署软件、高可用冗余系统、在线事务处理系统等；
MySQL最重要的特性是他的存储引擎架构，使得查询处理及其他系统任务和数据存储、提取分离；
锁策略：在锁开销和数据安全性间寻求平衡，每个存储引擎可实现指定锁策略和粒度
表锁：table lock 最基本的 开销最小 锁定整表
行级锁：row lock 最大程度支持并发 最大的锁开销 在存储引擎层（以自己的方式）实现
独立工作单元，一组原子性SQL查询
四种，每种规定了事务中所作的修改，较低的隔离可以执行更高的并发、开销也更低
READ UNCOMMITTED未提交读
事务中的修改及时没有提交，对其他事务也是可见的；事务读取未提交的数据：脏读；很少使用
READ COMMITTED提交读
almost库默认隔离级别，非MySQL；事务从开始到结束只看见已提交的事务所作的修改，本身所做的修改对其他事务不可见；不可重复读：两次执行同样的查询，结果可能不一样（其他事务的修改）
REPEATABLE READ可重复读
MySQL默认，解决了脏读，同一事务多次读同样结果；幻读：当某个事务在读取某个范围内的记录时、另一个事务在该范围内插入新的记录，当前事务再次读取该范围记录、幻行
SERIALIZABLE:可串行化
最高，强制事务串行执行，避免幻读问题，读取每行数据时加锁（可导致大量超时和锁争用），很少使用
1、两个多个事务在同一个资源上相互占用并请求锁定对方占用的资源；
2、多个事务试图以不同的顺序锁定资源，可能产生死锁；
3、多个事务同时锁定同一个资源；
锁的行为和顺序和存取引擎相关，同样的顺序执行语句，一些存储引擎会产生死锁一些不会；
死锁产生的双重原因：因为真正的数据冲突(很难避免），因为存储引擎的实现方式导致；
死锁发送后，只有部分或完全回滚其中一个事务，才能打破死锁：InnoDB即回滚持有最少行级排他锁的事务；
MySQL两种事务型存储引擎：InnoDB、NDB Cluster
自动提交AUTOCOMMIT；
默认采用自动提交模式，如果不显式开始一个事务，则每个查询都被当做一个事务执行提交操作，可通过AUTOCOMMIT变量来启用=1 =ON 、禁用=0 =OFF（all查询都在一个事务中直到显式commit rollback）事务结束同时开始新的事务，修改这个变量对非事务型表没有任何影响；
MySQL可以通过set transaction isolation level设置隔离级别，新的级别在下一个事务开始时生效，配置文件设置整个库的，也可只改变当前会话的隔离级别
set session transaction isolation level read committed;
建议：不管何时都不要显示执行LOCK TABLES ，不管使用的是什么存储引擎
数据库MySQL、Oracle、postgresql等都实现了MVCC，各自实现机制不同【源】
MVCC:每个连接到数据库的读、在某个瞬间看到的是数据库的快照，写操作在提交之前对外不可见；【源】
更新时，将旧数据标记为过时且在别处增加新版本的数据（多个版本的数据，只有一个最新），容许读取之前的数据
特点：
1、每行数据都存在一个版本，每次数据更新时都更新该版本
2、修改时copy出当前版本、随意修改，各事务间不干扰
3、保存时比较版本号，成功commit则覆盖原纪录，失败则放弃rollback
4、只在REPEATABLE READ 和READ COMMITTED两个隔离级别下工作
mysql将每个数据库保存位数据目录下的一个子目录，创建表示，mysql在子目录下创建与表同名的.frm文件保存表的定义，不同存储引擎保存数据和索引的方式不同，但表的定义在MySQL服务层同一处理；
处理大量短期事务；其性能和自动崩溃恢复特性、非事务型存储的需求中也很流行
数据存储在由InnoDB管理的表空间中，由一系列数据文件组成；
使用MVCC支持高并发，并实现了四个标准的隔离级别，默认是REPEATABLE READ可重复读，通过间隙锁next-key locking防止幻读，间隙锁使得InnoDB锁定查询设计的行还锁定索引中的间隙防止唤影行；
当使用范围条件并请求锁时，InnoDB给符合条件的已有数据记录的索引项加锁，对应键值在条件范围内但是不存在的记录（间隙）加锁，间隙锁:【源】
//如emp表中有101条记录，其empid的值分别是 1,2,...,100,101 Select * from emp where empid > 100 for update;
InnoDB对符合条件的empid值为101的记录加锁，也会对empid大于101（这些记录并不存在）的“间隙”加锁；
1、上面的例子，如果不使用间隙锁，如果其他事务插入大于100的记录，本事务再次执行则幻读，但是会造成锁等待，在并发插入比较多时、要尽量优化业务逻辑，使用相等条件来访问更新数据，避免使用范围条件；
2、 在使用相等条件请求给一个不存在的记录加锁时，也会使用间隙锁，当我们通过参数删除一条记录时，如果参数在数据库中不存在，库会扫描索引，发现不存在，delete语句获得一个间隙锁，库向左扫描扫到第一个比给定参数小的值，向右扫描到第一个比给定参数大的值，构建一个区间，锁住整个区间内数据；【源】
全文索引、压缩、空间函数，不支持事务和行级锁，崩溃后无法安全恢复
存储：
将表存储在两个文件中：数据.MYD、索引文件.MYI
表可以包含动态或静态（长度固定）行，MySQL据表定义来决定采用何种行格式
表如是变长行，默认配置只能处理256TB数据（指向记录的指针长度6字节），改变表指针长度，修改表的MAX_ROWS和AVG_ROW_LENGTH，两者相乘=表可到达的max大小，修改会导致重建整个表、表all索引；
特性：
1、对整张表加锁，读、共享锁，写、排他锁，但在读的同时可从表中插入新记录：并发插入
2、修复：可手工、自动执行检查和修复操作，CHECK TABLE mytable检查表错误，REPAIR TABLE mytable进行修复，执行修复可能会丢失些数据，如果服务器关闭，myisamchk命令行根据检查和修复操作；
3、索引特性：支持全文索引，基于分词创建的索引，支持复杂查询
4、延迟更新索引键Delayed Key Write,如果指定了DELAY_KEY_WRITE选项，每次修改完，不会立即将修改的索引数据写入磁盘，写入到内存的键缓冲区，清理此区或关闭表时将对应的索引块写入到磁盘，提升写性能，但是在库或主机崩溃时造成索引损坏、需要执行修复操作
压缩表：
表在创建并导入数据后，不再修改，比较适合，可使用myisampack对MyISAM表压缩（打包），压缩表不能修改（除非先解除压缩、修改数据、再次压缩）；减少磁盘空间占用、磁盘IO，提升查询性能，也支持只读索引；
现在的硬件能力，读取压缩表数据时解压的开销不大，减少IO带来的好处大得多，压缩时表记录独立压缩，读取单行时不需要解压整个表
性能：
设计简单，紧密格式存储；典型的性能问题是表锁的问题，长期处于locked状态：找表锁
Archive：适合日志和数据采集类应用，针对高速插入和压缩优化，支持行级锁和专业缓存区，缓存写利用zlib压缩插入的行，select扫描全表；
Blackhole：复制架构和日志审核，其服务器记录blackhole表日志，可复制数据到备库 日志；
CSV：数据交换机制，将CSV文件作为MySQL表来处理，不支持索引；
Federated：访问其他MySQL服务器的代理，创建远程mysql的客户端连接将查询传输到远程服务器执行，提取发送需要的数据，默认禁用；
Memory：快速访问不会被修改的数据，数据保存在内存、不IO，表结构重启后还在但数据没了
1、查找 或 映射 表 ，2、缓存周期性聚合数据， 3、保存数据分析中产生的中间数据
支持hash索引，表级锁，查找快并发写入性能低，不支持BLOB/TEXT类型的列，每行长度固定，内存浪费
Merge：myisam变种，多个myisam合并的虚拟表
NDB集群引擎：
OLTP类:
XtraDB基于InnoDB改进，性能、可测量性、操作灵活
PBXT：ACID/MVCC，引擎级别的复制、外键约束，较复杂架构对固态存储SSD适当支持，较大值类型BLOB优化
TokuDB：大数据，高压缩比，大数据量创大量索引
RethinkDB:固态存储
面向列的
列单独存储，压缩效率高
Infobright：大数据量，数据分析、仓库应用设计的，高度压缩，按照块（一组元数据）排序；块结构准索引，不支持索引（量大索引也没用），如查询无法再存储层使用面向列的模式执行，则需要在服务器层转换成按行处理
社区存储引擎：***
除非需要用到某些InnoDB不具备的特性，且无办法可以替代，否则优先选择InnoDB引擎
不要混合使用多种存储引擎，如果需要不同的存储引擎：
1、事务：需要事务支出，InnoDB XtraDB；不需要 主要是select insert 那MyISAM
2、备份：定期关闭服务器来执行备份，该因素可忽略；在线热备份，InnoDB
3、崩溃恢复：数据量较大，MyISAM崩后损坏概率比InnoDB高很多、恢复速度慢
4、持有的特性：
ALTER TABLE:最简单
ALTER TABLE mytable ENGINE=InnoDB
此会执行很长时间，MySQL按行将数据从原表复制到新表中，在复制期间可能会消耗掉系统all的I/O能力，同时原表上加读锁；会失去和原引擎相关的all特性
导出与导入：
mysqldump工具将数据导出到文件，修改文件中CREATE_TABLE语句的存储引擎选项，同时修改表名（同一个库不能存在相同的表名），mysqldump默认会自动在CREATE_TABLE语句前加上DROP TABLE语句
创建与查询：CREATE SELECT
综合上述两种方法：先建新存储引擎表，利用INSERT……SELECT语法导数
CREATE TABLE innodb_table LIKE myisam_table ALTER TABLE innodb_table ENGINE=InnoDB; INSERT INTO innodb_table SELECT * FROM myisam_table; 数据量大的话，分批处理（放事务中）
早期MySQL破坏性创新，有诸多限制，且很多功能只能说是二流的，但特性支持和较低的使用成本，使受欢迎；5.x早起引入视图、存储过程等，期望成为“企业级”数据库，但不算成功，5.5显著改善
遵循GPL开源协议，全部源代码开发给社区，部分插件收费；
以上是“MySQL架构是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！