Mysql逻辑体系架构（大致架构分为三层）传奇源码完整版,ubuntu 卡紫屏,Tomcat猫砂盆官网,网络爬虫遍历,think php漏洞补丁,seo服务选择lzw第一层：连接线程处理
客户端——>连接线程处理（连接处理，授权认证，安全）
第二层：包含大部分mysql核心服务
查询缓存——>解析器——>优化器——>执行查询
第三层：包含存储引擎
存储引擎负责mysql中数据的存储和提取（和Linux下的文件系统类似）
Mysql逻辑体系架构—详细介绍（分为八个步骤）
1.Connectors
指的是不同预言中与SQL的交互
2. Enterprise Management Services & Utilities
系统管理和控制工具
3. Connection Pool（连接池）
管理缓冲用户连接，线程处理等需要缓存的需求。
负责监听对MySQL Server的各种请求，接受连接请求，转发所有连接请求到线程管理模块。
每一个连接上MySQL Server的客户端请求都会被分配（创建）一个连接线程为其单独服务，并对连接线程进行了缓存，因此不需要为每个client连接单独创建和销毁，而连接线程的主要工作就是负责MySQL Server与客户端的通信，接收客户端的命令请求，传递Server端的结果信息，线程管理模块则负责管理维护这些连接线程，包括线程的创建，线程的cache等等
4.SQL Interface（SQL接口）
接受用户的SQL命令，并且返回用户需要查询返回的结果，比如select from就是调用SQL Interface
5.Parser（解析器）
SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析，解析器是由Lex和YACC实现的，是一个很长的脚本，在MySQL中我们习惯将所有Client端发给Server端的命令都称为query，在MySQL Server里面，连接线程接收到客户端的一个Query后，会直接将query传递给专门负责将各种Query进行分类然后转发给各个对应的处理模块
主要功能：
a. 将SQL语句进行语义和语法分析，分解成数据结构，然后按照+同的操作类型进行分类，做出针对性的转发到后续步骤，以后SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的
b. 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
6.Optimizer（查询优化器）
SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化，就是优化客户端请求query，根据客户端请求的query语句和数据库中的一些统计信息，在一系列算法基础上进行分析，得出一个最优策略，告诉后面的程序如何取得这个query语句的结果，使用的是 “选取-投影-联接” 策略进行查询；
比如：select uid,name from user where gender=1;
这个查询语句先根据where后面的语句进行选取，而不是先将表全部查询出来以后再进行gender过滤，然后根据uid和name进行属性投影，而不是将所有的属性全部取出来以后再进行过滤，最后将这两个查询条件联接起来生成最终的查询结果
7.Cache 和 Buffer（查询缓存）
主要功能是将客户端提交给 Mysql 的 Select的类query请求的返回的结果集cache到内存中，与该query的一个hash值做一个对应，该query所取数据的基表发生任何数据的变化之后，MySQL会自动使该query的Cache失效，在读写比例非常高的的应用系统中，Query Cache对性能的提高是非常显著的，当然它对内存的消耗也是非常大的。
如果查询缓存中有有效的命中查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据，这个缓存机制是由一系列小缓存组成的，比如表缓存，记录缓存，Key缓存，权限缓存等等
8.pluggable storage Engines（插件式存储引擎）
存储引擎接口：MySQL区别于其他数据库的最重要的特点就是其插件式的表存储引擎。
MySQL插件式的存储引擎架构提供了一系列标准的管理和服务支持，这些标准与存储引擎本身无关，可能是每个数据库系统都必须的，比如SQL分析器和优化器等，而存储引擎是底层物理结构的实现。每个存储引擎开发者都可以按照自己的意愿进行开发。
9.file system
文件系统，数据，日志（redo，undo）索引，错误日志，查询记录，慢查询等
注意：存储引擎是基于表的，而不是数据库
数据库的工作流程
最上层：客户端连接
第二层：核心服务
第三层：数据库引擎层
FAQ分析
1.什么是插件式存储引擎
2.什么是LRU缓存
在JVM中Ehcache的缓存策略包含
LRU – least recently used（最近最少使用）
LFU – least frequently used（最不经常使用）
FIFO – first in first out, the oldest element by creation time（清除最早缓存的数据，不关心是否经常使用）
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