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MySQL基本的逻辑架构包含三个部分：存储引擎、核心服务、客户端层。存储引擎负责MySQL中的数据存储和提取。核心服务包括查询解析、分析、优化、缓存、内置函数等。客户端层包含连接处理、授权认证、安全等功能，但并非MySQL所独有。
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MySQL查询过程是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行的过程。MySQL客户端/服务端通信协议是“半双工”的：在任一时刻，要么是服务器向客户端发送数据，要么是客户端向服务器发送数据，这两个动作不能同时发生，一旦一端开始发送消息，另一端要接收完整个消息才能响应它。
Mysql 工作原理图
Mysql是由SQL接口，解析器，优化器，缓存，存储引擎组成的。
mysql原理图各个组件说明：
1. connectors
与其他编程语言中的sql 语句进行交互，如php、java等。
2. Management Serveices 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
4. SQL Interface (SQL接口)
接受用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果。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。
主要功能：
a . 将SQL语句分解成数据结构，并将这个结构传递到后续步骤，后面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，语句将不会继续执行下去
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(产生多种执行计划,最终数据库会选择最优化的方案去执行,尽快返会结果) 他使用的是“选取-投影-联接”策略进行查询。
用一个例子就可以理解： select uid,name from user where gender = 1;
这个select 查询先根据where 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
这个select查询先根据uid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
将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果.
7. Cache和Buffer (查询缓存)
如果查询缓存有命中的查询结果，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
8.Engine (存储引擎)
存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统。也是Mysql最具有特色的一个地方。
Mysql的存储引擎是插件式的。它根据MySql AB公司提供的文件访问层的一个抽象接口来定制一种文件访问机制（这种访问机制就叫存储引擎）
SQL 语句执行过程
数据库通常不会被直接使用，而是由其他编程语言通过SQL语句调用mysql，由mysql处理并返回执行结果。那么Mysql接受到SQL语句后，又是如何处理
首先程序的请求会通过mysql的connectors与其进行交互，请求到处后，会暂时存放在连接池（connection pool)中并由处理器（Management Serveices Utilities）管理。当该请求从等待队列进入到处理队列，管理器会将该请求丢给SQL接口（SQL Interface）。SQL接口接收到请求后，它会将请求进行hash处理并与缓存中的结果进行对比，如果完全匹配则通过缓存直接返回处理结果；否则，需要完整的走一趟流程：
(1)由SQL接口丢给后面的解释器（Parser），解释器会判断SQL语句正确与否，若正确则将其转化为数据结构。
(2)解释器处理完，便来到后面的优化器（Optimizer），它会产生多种执行计划,最终数据库会选择最优化的方案去执行,尽快返会结果。
(3)确定最优执行计划后，SQL语句此时便可以交由存储引擎（Engine）处理，存储引擎将会到后端的存储设备中取得相应的数据，并原路返回给程序。
注意点
(1)如何缓存查询数据
存储引擎处理完数据，并将其返回给程序的同时，它还会将一份数据保留在缓存中，以便更快速的处理下一次相同的请求。具体情况是，mysql会将查询的语句、执行结果等进行hash，并保留在cache中，等待下次查询。
(2)buffer与cache的区别
从mysql原理图可以看到，缓存那里实际上有buffer和cache两个，那它们之间的区别：简单的说就是，buffer是写缓存，cache是读缓存。
(3)如何判断缓存中是否已缓存需要的数据
这里可能有一个误区，觉得处理SQL语句的时候，为了判断是否已缓存查询结果，会将整个流程走一遍，取得执行结果后再与需要的进行对比，看看是否命中，并以此说，既然不管缓存中有没有缓存到查询内容，都要整个流程走一遍，那缓存的优势在哪？
其实并不是这样，在第一次查询后，mysql便将查询语句以及查询结果进行hash处理并保留在缓存中，SQL查询到达之后，对其进行同样的hash处理后，将两个hash值进行对照，如果一样，则命中，从缓存中返回查询结果；否则，需要整个流程走一遍。
MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。
集一个索引包含多个列（最左前缀匹配原则）
索引列的值必须唯一，但允许有空值
全文索引为FUllText，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值，全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建
设定主键后数据会自动建立索引，InnoDB为聚簇索引
即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到，不必从数据表中读取，覆盖索引不是索引树，是一个结果，当一条查询语句符合覆盖索引条件时候，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后的回表操作，减少了I/O效率
查看索引
列名解析：
删除索引
查看：
删除前:
删除后：
普通的索引，没有什么介绍
查看:（注意和前缀索引Sub_part的区别）
当索引的列是unique的时候，会生成唯一索引，唯一索引关于null有下列两种情况
SQLSERVER 下的唯一索引的列，允许null值，但最多允许有一个空值
MYSQL下的唯一索引的列，允许null值，并且允许多个空值
查看:
会建立两个索引，一个非聚簇索引，一个是唯一索引
结果:
可以插入两个空值（明人不说暗话，我喜欢MySQL）
一方面，它不会索引所有字段所有字符，会减小索引树的大小.
另外一方面，索引只是为了区别出值，对于某些列，可能前几位区别很大，我们就可以使用前缀索引。
一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的，足以满足查询性能。对于BLOB，TEXT，或者很长的VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引，因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。
查看：
查看：
复合索引的最左前缀匹配原则 ：
对于复合索引，查询在一定条件才会使用该索引
减少开销。 建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！
覆盖索引。 对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
效率高。 索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。
在模糊搜索中很有效，搜索全文中的某一个字段，可以参考这篇博文
:
我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。
查看:
我们插入进去的时候，数据的id都是乱序的，为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序？
这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree，B+tree具有下列的特点：
所以上面的排序是为了使用B+tree的结构 ，B+tree为了范围搜索，将主键按照从小到大排序后，拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候，和B-tree相同的操作，会进行分裂。
一般来说，聚簇索引的B+tree都是三层
InnoDB中主键索引一定是聚簇索引，聚簇索引一定是主键索引。
为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢？
MYISAM只有非聚簇索引，索引最终指向的都是物理地址。
Q:既然有回表的存在，那么聚簇索引的优势在哪里？
Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么
在查询语句中使用LIke关键字进行查询时，如果匹配字符串的第一个字符为"%"，索引不会使用。如果“%”不是在第一位，索引就会使用
多列索引是在表的多个字段上创建的索引，满足最左前缀匹配原则，索引才会被使用
查询语句只有Or关键字时候，如果OR前后的两个条件都是索引，这这次查询将会使用索引，否则Or前后有一个条件的列不是索引，那么查询中将不使用索引
回答如下：原理是介绍的SQL查询是基于PostgreSQL的JDBC(CLRWS)。
问题的方案合理，需要设置期望，网友的认可度高。
