select * from T where ID=10;在MySQL客户端输入一条语句，返回一个结果，却不知道这条语句在MySQL内部的执行过程。要知道这个流程，必须先对MySQL组成有个大致的了解；
MySQL主要可以分为Server层和存储引擎层两部分
Server层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等；
存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是InnoDB，它从MySQL 5.5.5版本开始成为了默认存储引擎
连接器：
第一步，你会先连接到这个数据库上，这时候接待你的就是连接器。连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。连接命令一般是这么写的：
mysql -h$ip -P$port -u$user -p
连接命令中的mysql是客户端工具，用来跟服务端建立连接。在完成经典的TCP握手后，连接器就要开始认证你的身份，这个时候用的就是你输入的用户名和密码。
如果用户名或密码不对，你就会收到一个"Access denied for user"的错误，然后客户端程序结束执行。
如果用户名密码认证通过，连接器会到权限表里面查出你拥有的权限。之后，这个连接里面的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限。
这就意味着，一个用户成功建立连接后，即使你用管理员账号对这个用户的权限做了修改，也不会影响已经存在连接的权限。修改完成后，只有再新建的连接才会使用新的权限设置。
连接完成后，如果你没有后续的动作，这个连接就处于空闲状态，你可以在show processlist命令中看到它。文本中这个图是show processlist的结果，其中的Command列显示为“Sleep”的这一行，就表示现在系统里面有一个空闲连接
客户端如果太长时间没动静，连接器就会自动将它断开。这个时间是由参数wait_timeout控制的，默认值是8小时
如果在连接被断开之后，客户端再次发送请求的话，就会收到一个错误提醒： Lost connection to MySQL server during query。这时候如果你要继续，就需要重连，然后再执行请求了
数据库长连接：数据库里面，长连接是指连接成功后，如果客户端持续有请求，则一直使用同一个连接。短连接则是指每次执行完很少的几次查询就断开连接，下次查询再重新建立一个。
建立连接的过程通常是比较复杂的，所以我建议你在使用中要尽量减少建立连接的动作，也就是尽量使用长连接。
但是全部使用长连接后，你可能会发现，有些时候MySQL占用内存涨得特别快，这是因为MySQL在执行过程中临时使用的内存是管理在连接对象里面的。这些资源会在连接断开的时候才释放。所以如果长连接累积下来，可能导致内存占用太大，被系统强行杀掉（OOM），从现象看就是MySQL异常重启了
解决方案：
定期断开长连接。使用一段时间，或者程序里面判断执行过一个占用内存的大查询后，断开连接，之后要查询再重连。
MySQL 5.7或更新版本，可以在每次执行一个比较大的操作后，通过执行 mysql_reset_connection来重新初始化连接资源。这个过程不需要重连和重新做权限验证，但是会将连接恢复到刚刚创建完时的状态。
查询缓存
连接建立完成后，你就可以执行select语句了。执行逻辑就会来到第二步：查询缓存。
MySQL拿到一个查询请求后，会先到查询缓存看看，之前是不是执行过这条语句。之前执行过的语句及其结果可能会以key-value对的形式，被直接缓存在内存中。key是查询的语句，value是查询的结果。如果你的查询能够直接在这个缓存中找到key，那么这个value就会被直接返回给客户端。
如果语句不在查询缓存中，就会继续后面的执行阶段。执行完成后，执行结果会被存入查询缓存中。你可以看到，如果查询命中缓存，MySQL不需要执行后面的复杂操作，就可以直接返回结果，这个效率会很高。
但是大多数情况下我会建议你不要使用查询缓存，为什么呢？因为查询缓存往往弊大于利。
查询缓存的失效非常频繁，只要有对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空。因此很可能你费劲地把结果存起来，还没使用呢，就被一个更新全清空了。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。除非你的业务就是有一张静态表，很长时间才会更新一次。比如，一个系统配置表，那这张表上的查询才适合使用查询缓存。好在MySQL也提供了这种“按需使用”的方式。你可以将参数query_cache_type设置成DEMAND，这样对于默认的SQL语句都不使用查询缓存。而对于你确定要使用查询缓存的语句，可以用SQL_CACHE显式指定，像下面这个语句一样：
mysql> select SQL_CACHE * from T where ID=10；
需要注意的是，MySQL 8.0版本直接将查询缓存的整块功能删掉了，也就是说8.0开始彻底没有这个功能了。
分析器
如果没有命中查询缓存，就要开始真正执行语句了。首先，MySQL需要知道你要做什么，因此需要对SQL语句做解析。
分析器先会做“词法分析”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条SQL语句，MySQL需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么；根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断你输入的这个SQL语句是否满足MySQL语法
优化器
经过了分析器，MySQL就知道你要做什么了。在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。
优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。比如你执行下面这样的语句，这个语句是执行两个表的join：
mysql> select * from t1 join t2 using(ID) where t1.c=10 and t2.d=20;
既可以先从表t1里面取出c=10的记录的ID值，再根据ID值关联到表t2，再判断t2里面d的值是否等于20。
也可以先从表t2里面取出d=20的记录的ID值，再根据ID值关联到t1，再判断t1里面c的值是否等于10。
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。
执行器
MySQL通过分析器知道了你要做什么，通过优化器知道了该怎么做，于是就进入了执行器阶段，开始执行语句。
开始执行的时候，要先判断一下你对这个表T有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错误，如下所示(在工程实现上，如果命中查询缓存，会在查询缓存放回结果的时候，做权限验证。查询也会在优化器之前调用precheck验证权限)。
mysql> select * from T where ID=10;
如果有权限，就打开表继续执行。打开表的时候，执行器就会根据表的引擎定义，去使用这个引擎提供的接口。
例子中的表T中，ID字段没有索引流程是这样的：
调用InnoDB引擎接口取这个表的第一行，判断ID值是不是10，如果不是则跳过，如果是则将这行存在结果集中；
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。
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。
存在索引的
对于有索引的表，执行的逻辑也差不多。第一次调用的是“取满足条件的第一行”这个接口，之后循环取“满足条件的下一行”这个接口，这些接口都是引擎中已经定义好的。
你会在数据库的慢查询日志中看到一个rows_examined的字段，表示这个语句执行过程中扫描了多少行。这个值就是在执行器每次调用引擎获取数据行的时候累加的。
在有些场景下，执行器调用一次，在引擎内部则扫描了多行，因此引擎扫描行数跟rows_examined并不是完全相同的。
至此，这个语句就执行完成了。
问题1：如果在数据中写了一个不存在的字段，那么报错在哪个部位？
答：分析器
小结：
MySQL的基本架构：
客户端
服务端
连接器：管理链接，权限验证
查询缓存：命中则直接返回结果
分析器：词法分析，语法分析
优化器：执行计划生成，索引选择
执行器：操作引擎，返回结果
存储引擎：存储数据，提供读写接口
一条语句的执行流程：经过连接器、分析器、优化器、执行器，最后达到存储引擎
重要日志模块：redo log
《孔乙己》这篇文章，酒店掌柜有一个粉板，专门用来记录客人的赊账记录。如果赊账的人不多，那么他可以把顾客名和账目写在板上。但如果赊账的人多了，粉板总会有记不下的时候，这个时候掌柜一定还有一个专门记录赊账的账本。
如果有人要赊账或者还账的话，掌柜一般有两种做法：
一种做法是直接把账本翻出来，把这次赊的账加上去或者扣除掉；
另一种做法是先在粉板上记下这次的账，等打烊以后再把账本翻出来核算。
在生意红火柜台很忙时，掌柜一定会选择后者，因为前者操作实在是太麻烦了。首先，你得找到这个人的赊账总额那条记录。你想想，密密麻麻几十页，掌柜要找到那个名字，可能还得带上老花镜慢慢找，找到之后再拿出算盘计算，最后再将结果写回到账本上。
这整个过程想想都麻烦。相比之下，还是先在粉板上记一下方便。你想想，如果掌柜没有粉板的帮助，每次记账都得翻账本，效率是不是低得让人难以忍受？
同样，在MySQL里也有这个问题，如果每一次的更新操作都需要写进磁盘，然后磁盘也要找到对应的那条记录，然后再更新，整个过程IO成本、查找成本都很高。为了解决这个问题，MySQL的设计者就用了类似酒店掌柜粉板的思路来提升更新效率。
而粉板和账本配合的整个过程，其实就是MySQL里经常说到的WAL技术，WAL的全称是Write-Ahead Logging，它的关键点就是先写日志，再写磁盘，也就是先写粉板，等不忙的时候再写账本。
具体来说，当有一条记录需要更新的时候，InnoDB引擎就会先把记录写到redo log（粉板）里面，并更新内存，这个时候更新就算完成了。同时，InnoDB引擎会在适当的时候，将这个操作记录更新到磁盘里面，而这个更新往往是在系统比较空闲的时候做，这就像打烊以后掌柜做的事。
如果今天赊账的不多，掌柜可以等打烊后再整理。但如果某天赊账的特别多，粉板写满了，又怎么办呢？这个时候掌柜只好放下手中的活儿，把粉板中的一部分赊账记录更新到账本中，然后把这些记录从粉板上擦掉，为记新账腾出空间。
与此类似，InnoDB的redo log是固定大小的，比如可以配置为一组4个文件，每个文件的大小是1GB，那么这块“粉板”总共就可以记录4GB的操作。从头开始写，写到末尾就又回到开头循环写，如下面这个图所示。
write pos是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第3号文件末尾后就回到0号文件开头。
checkpoint是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件
write pos和checkpoint之间的是“粉板”上还空着的部分，可以用来记录新的操作。（说的“空着的部分”，就是write pos 到3号文件末尾，再加上0号文件开头到checkpoint 的部分。）
如果write pos追上checkpoint，表示“粉板”满了，这时候不能再执行新的更新，得停下来先擦掉一些记录，把checkpoint推进一下。
有了redo log，InnoDB就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为crash-safe。要理解crash-safe这个概念，可以想想我们前面赊账记录的例子。只要赊账记录记在了粉板上或写在了账本上，之后即使掌柜忘记了，比如突然停业几天，恢复生意后依然可以通过账本和粉板上的数据明确赊账账目
重要的日志模块：binlog
MySQL整体来看，其实就有两块：一块是Server层，它主要做的是MySQL功能层面的事情；还有一块是引擎层，负责存储相关的具体事宜。上面我们聊到的粉板redo log是InnoDB引擎特有的日志，而Server层也有自己的日志，称为binlog（归档日志）。set sql_log_bin=0关掉本线程的binlog日志
最开始MySQL里并没有InnoDB引擎。MySQL自带的引擎是MyISAM，但是MyISAM没有crash-safe的能力，binlog日志只能用于归档，而InnoDB是另一个公司以插件形式引入MySQL的，既然只依靠binlog是没有crash-safe能力的，所以InnoDB使用另外一套日志系统——也就是redo log来实现crash-safe能力。
redo log与binlog的区别
redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server层实现的，所有引擎都可以使用。
redo log是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给ID=2这一行的c字段加1 ”。
redo log是循环写的，空间固定会用完；binlog是可以追加写入的。“追加写”是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。
有了以上概念的铺垫，再来看执行器和InnoDB引擎在执行这个简单的update语句时的内部流程
执行器先找引擎取ID=2这一行。ID是主键，引擎直接用树搜索找到这一行。如果ID=2这一行所在的数据页本来就在内存中，就直接返回给执行器；否则，需要先从磁盘读入内存，然后再返回。
执行器拿到引擎给的行数据，把这个值加上1，比如原来是N，现在就是N+1，得到新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据。
引擎将这行新数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到redo log里面，此时redo log处于prepare状态。然后告知执行器执行完成了，随时可以提交事务。
执行器生成这个操作的binlog，并把binlog写入磁盘。
执行器调用引擎的提交事务接口，引擎把刚刚写入的redo log改成提交（commit）状态，更新完成。
最后三步看上去有点“绕”，将redo log的写入拆成了两个步骤：prepare和commit，这就是"两阶段提交"。
两阶段提交
为什么必须有“两阶段提交”呢？这是为了让两份日志之间的逻辑一致
前面我们说过了，binlog会记录所有的逻辑操作，并且是采用“追加写”的形式。如果你的DBA承诺说半个月内可以恢复，那么备份系统中一定会保存最近半个月的所有binlog，同时系统会定期做整库备份。这里的“定期”取决于系统的重要性，可以是一天一备，也可以是一周一备。
当需要恢复到指定的某一秒时，比如某天下午两点发现中午十二点有一次误删表，需要找回数据，那你可以这么做：
首先，找到最近的一次全量备份，如果你运气好，可能就是昨天晚上的一个备份，从这个备份恢复到临时库；
然后，从备份的时间点开始，将备份的binlog依次取出来，重放到中午误删表之前的那个时刻。
这样你的临时库就跟误删之前的线上库一样了，然后你可以把表数据从临时库取出来，按需要恢复到线上库去。
好了，说完了数据恢复过程，我们回来说说，为什么日志需要“两阶段提交”。这里不妨用反证法来进行解释。
由于redo log和binlog是两个独立的逻辑，如果不用两阶段提交，要么就是先写完redo log再写binlog，或者采用反过来的顺序。我们看看这两种方式会有什么问题。
仍然用前面的update语句来做例子。假设当前ID=2的行，字段c的值是0，再假设执行update语句过程中在写完第一个日志后，第二个日志还没有写完期间发生了crash，会出现什么情况呢？
先写redo log后写binlog。假设在redo log写完，binlog还没有写完的时候，MySQL进程异常重启。由于我们前面说过的，redo log写完之后，系统即使崩溃，仍然能够把数据恢复回来，所以恢复后这一行c的值是1。
但是由于binlog没写完就crash了，这时候binlog里面就没有记录这个语句。因此，之后备份日志的时候，存起来的binlog里面就没有这条语句。
然后你会发现，如果需要用这个binlog来恢复临时库的话，由于这个语句的binlog丢失，这个临时库就会少了这一次更新，恢复出来的这一行c的值就是0，与原库的值不同。
先写binlog后写redo log。如果在binlog写完之后crash，由于redo log还没写，崩溃恢复以后这个事务无效，所以这一行c的值是0。但是binlog里面已经记录了“把c从0改成1”这个日志。所以，在之后用binlog来恢复的时候就多了一个事务出来，恢复出来的这一行c的值就是1，与原库的值不同。
可以看到，如果不使用“两阶段提交”，那么数据库的状态就有可能和用它的日志恢复出来的库的状态不一致。
你可能会说，这个概率是不是很低，平时也没有什么动不动就需要恢复临时库的场景呀？
其实不是的，不只是误操作后需要用这个过程来恢复数据。当你需要扩容的时候，也就是需要再多搭建一些备库来增加系统的读能力的时候，现在常见的做法也是用全量备份加上应用binlog来实现的，这个“不一致”就会导致你的线上出现主从数据库不一致的情况。
简单说，redo log和binlog都可以用于表示事务的提交状态，而两阶段提交就是让这两个状态保持逻辑上的一致。
小结：
redo log用于保证crash-safe能力。innodb_flush_log_at_trx_commit这个参数设置成1的时候，表示每次事务的redo log都直接持久化到磁盘。这个参数我建议你设置成1，这样可以保证MySQL异常重启之后数据不丢失。
sync_binlog这个参数设置成1的时候，表示每次事务的binlog都持久化到磁盘。这个参数我也建议你设置成1，这样可以保证MySQL异常重启之后binlog不丢失。
MySQL日志系统密切相关的“两阶段提交”。两阶段提交是跨系统维持数据逻辑一致性时常用的一个方案，即使你不做数据库内核开发，日常开发中也有可能会用到。
其他同学的MySQL执行流程总结：
1.首先客户端通过tcp/ip发送一条sql语句到server层的SQL interface
2.SQL interface接到该请求后，先对该条语句进行解析，验证权限是否匹配
3.验证通过以后，分析器会对该语句分析,是否语法有错误等
4.接下来是优化器器生成相应的执行计划，选择最优的执行计划
5.之后会是执行器根据执行计划执行这条语句。在这一步会去open table,如果该table上有MDL，则等待。
如果没有，则加在该表上加短暂的MDL(S)
(如果opend_table太大,表明open_table_cache太小。需要不停的去打开frm文件)
6.进入到引擎层，首先会去innodb_buffer_pool里的data dictionary(元数据信息)得到表信息
7.通过元数据信息,去lock info里查出是否会有相关的锁信息，并把这条update语句需要的
锁信息写入到lock info里(锁这里还有待补充)
8.然后涉及到的老数据通过快照的方式存储到innodb_buffer_pool里的undo page里,并且记录undo log修改的redo
(如果data page里有就直接载入到undo page里，如果没有，则需要去磁盘里取出相应page的数据，载入到undo page里)
9.在innodb_buffer_pool的data page做update操作。并把操作的物理数据页修改记录到redo log buffer里
由于update这个事务会涉及到多个页面的修改，所以redo log buffer里会记录多条页面的修改信息。
因为group commit的原因，这次事务所产生的redo log buffer可能会跟随其它事务一同flush并且sync到磁盘上
10.同时修改的信息，会按照event的格式,记录到binlog_cache中。(这里注意binlog_cache_size是transaction级别的,不是session级别的参数,
一旦commit之后，dump线程会从binlog_cache里把event主动发送给slave的I/O线程)
11.之后把这条sql,需要在二级索引上做的修改，写入到change buffer page，等到下次有其他sql需要读取该二级索引时，再去与二级索引做merge
(随机I/O变为顺序I/O,但是由于现在的磁盘都是SSD,所以对于寻址来说,随机I/O和顺序I/O差距不大)
12.此时update语句已经完成，需要commit或者rollback。这里讨论commit的情况，并且双1
13.commit操作，由于存储引擎层与server层之间采用的是内部XA(保证两个事务的一致性,这里主要保证redo log和binlog的原子性),
所以提交分为prepare阶段与commit阶段
14.prepare阶段,将事务的xid写入，将binlog_cache里的进行flush以及sync操作(大事务的话这步非常耗时)
15.commit阶段，由于之前该事务产生的redo log已经sync到磁盘了。所以这步只是在redo log里标记commit
16.当binlog和redo log都已经落盘以后，如果触发了刷新脏页的操作，先把该脏页复制到doublewrite buffer里，把doublewrite buffer里的刷新到共享表空间，然后才是通过page cleaner线程把脏页写入到磁盘中