从mysql的工作原理开始入手，下面先来一张经典的图：
上面的图就是mysql的内部架构，可以清楚的看到Mysql是由SQL接口，解析器，优化器，缓存，存储引擎组成的。
MySQL逻辑架构：
1).最上层：
最上层是一些客户端和连接服务，包含本地的sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于tcp/ip的通信，主要完成一些类似于连接处理、授权认证及相关的安全方案，在该层上引用了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于ssl的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。
2).第二层：
第二层架构主要完成大多数的核心服务功能。如sql接口，并完成缓存的查询。sql的分析和优化 以及部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程，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，是否利用索引等。最后生成相应的执行操作。如select语句，服务器还会查询内部的缓存。如果缓存空间足够大，这样就解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。
3).存储引擎层：
存储引擎真正的负责MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API与存储引擎进行通信，不同的存储引擎具有的功能不同，这样我们可以根据自己的实际需进行选取。
4).数据存储层：
主要是将数据存储在运行于裸设备的文件系统之上，并完成于存储引擎的交互。
关于上述部件的介绍：
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，又是如何处理的呢？
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），上面已经说到，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。
这里有几点需要注意：
(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？
从上面的图可以看到，缓存那里实际上有buffer和cache两个，那它们之间是否有什么不同呢？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，那么缓存的优势又在哪里？？
实际上，并非如此，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。
并发控制和锁的概念：
当数据库中有多个操作需要修改同一数据时，不可避免的会产生数据的脏读。这时就需要数据库具有良好的并发控制能力，这一切在MySQL中都是由服务器和存储引擎来实现的。
解决并发问题最有效的方案是引入了锁的机制，锁在功能上分为共享锁(shared lock)和排它锁(exclusive lock)即通常说的读锁和写锁。当一个select语句在执行时可以施加读锁，这样就可以允许其它的select操作进行，因为在这个过程中数据信息是不会被改变的这样就能够提高数据库的运行效率。当需要对数据更新时，就需要施加写锁了，不在允许其它的操作进行，以免产生数据的脏读和幻读。锁同样有粒度大小，有表级锁(table lock)和行级锁(row lock)，分别在数据操作的过程中完成行的锁定和表的锁定。这些根据不同的存储引擎所具有的特性也是不一样的。
MySQL大多数事务型的存储引擎都不只是简单的行级锁，基于性能的考虑，他们一般在行级锁基础上实现了多版本并发控制(MVCC)。这一方案也被Oracle等主流的关系数据库采用。它是通过保存数据中某个时间点的快照来实现的，这样就保证了每个事务看到的数据都是一致的。详细的实现原理可以参考《高性能MySQL》第三版。
事务：
简单的说事务就是一组原子性的SQL语句。可以将这组语句理解成一个工作单元，要么全部执行要么都不执行。默认MySQL中自动提交时开启的（start transaction）
操作事务：
事务具有ACID的特性：
原子性：
事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚
比如你从取款机取钱,这个事务可以分成两个步骤:1划卡,2出钱.不可能划了卡,而钱却没出来.这两步必须同时完成.要么就不完成.
一致性：
数据库总是从给一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态
例如,完整性约束了a+b=10,一个事务改变了a,那么b也应该随之改变.不管数据怎么改变。一定是符合约束
隔离性：
一个事务所做的修改在提交之前对其它事务是不可见的
两个以上的事务不会出现交错执行的状态.因为这样可能会导致数据不一致.
持久性：
一旦事务提交，其所做的修改便会永久保存在数据库中。
事务的隔离级别：
READ UNCOMMITTED(读未提交)：
事务中的修改即使未提交也是对其它事务可见
READ COMMITTED(读提交)：
事务提交后所做的修改才会被另一个事务看见，可能产生一个事务中两次查询的结果不同。
REPEATABLE READ(可重读)：
只有当前事务提交才能看见另一个事务的修改结果。解决了一个事务中两次查询的结果不同的问题。
SERIALIZABLE(串行化)：
只有一个事务提交之后才会执行另一个事务。
查询并修改隔离级别：
死锁：
两个或多个事务在同一资源上相互占用并请求锁定对方占用的资源，从而导致恶性循环的现象。
对于死锁的处理：MySQL的部分存储引擎能够检测到死锁的循环依赖并产生相应的错误。InnoDB引擎解决的死锁的方案是将持有最少写锁的事务进行回滚。
为了提供回滚或者撤销未提交的变化的能力，许多数据源采用日志机制。例如：sql server使用一个预写事务日志，在将数据应用于（或提交到）实际数据页面前，先写在事务日志上。但是，其他一些数据源不是关系型数据库管理系统，他们管理未提交事务的方式完全不同。只要事务回滚时，数据源可以撤销所有未提交的改变，那么这种技术可用于事务管理。
MySQL存储引擎及应用方案：
MySQL采用插件式的存储引擎的架构，可以根据不同的需求为不同的表设置不同的存储引擎。
如：
相关字段介绍：
Name：显示的是表名
Engine：显示存储引擎，该表存储引擎为MyISAM
Row_format：显示行格式，对于MyISAM有Dynamic、Fixed和Compressed三种。非别表示表中有可变的数据类型，表中数据类型为固定的，以及表是压缩表的环境。
Rows：显示表中行数
Avg_row_length：平均行长度（字节）
Data_length：数据长度（字节）
Max_data_length：最大存储数据长度（字节）
Data_free：已分配但未使用的空间，包括删除数据空余出来的空间
Auto_increment：下一个插入行自动增长字段的值
Create_time：表的创建时间
Update_time：表数据的最后修改时间
Collation：表的默认字符集及排序规则
Checksum：如果启用，表示整个表的实时校验和
Create_options：创建表示的一些其它选项
Comment：额外的一些注释信息，根据存储引擎的不同表示的内容也不胫相同。
常用MySQL存储引擎介绍：
InnoDB引擎：
将数据存储在表空间中，表空间由一系列的数据文件组成，由InnoDb管理
支持每个表的数据和索引存放在单独文件中(innodb_file_per_table)；
支持事务，采用MVCC来控制并发，并实现标准的4个事务隔离级别，支持外键。
索引基于聚簇索引建立，对主键查询有较高性能。
数据文件的平台无关性，支持数据在不同的架构平台移植
能够通过一些工具支持真正的热备，如XtraBackup等；
内部进行自身优化如采取可预测性预读，能够自动在内存中创建bash索引等
MyISAM引擎：
MySQL5.1默认，不支持事务和行级锁
提供大量的特性如全文索引、空间函数、压缩、延迟更新等
数据库故障后，安全恢复性
对于只读数据可以忍受故障恢复，MyISAM依然非常适用
日志服务器的场景也比较适用，只需插入和数据读取操作
不支持单表一个文件，会将所有的数据和索引内容分别存放在两个文件中
MyISAM对整张表加锁而不是对行，所以不适用写操作比较多的场景
支持索引缓存不支持数据缓存
