mysql抽象架构：可以分为SQL Layer和Storage Engine Layer
mysql的engine层是基于表的，不是基于库的，创建表的语句可以指定engine
Mysql的架构
Mysql 架构器中各个模块都是什么？
（1）、连接管理与安全验证是什么？
每个客户端都会建立一个与服务器连接的线程，服务器会有一个线程池来管理这些 连接；如果客户端需要连接到 MYSQL 数据库还需要进行验证，包括用户名、密码、 主机信息等。
（2）、解析器是什么？
解析器的作用主要是分析查询语句，最终生成解析树；首先解析器会对查询语句的语法进行分析，分析语法是否有问题。还有解析器会查询缓存，如果在缓存中有对应的语句，就返回查询结果不进行接下来的优化执行操作。前提是缓存中的数据没有被修改，当然如果被修改了也会被清出缓存。
（3）、优化器怎么用？
优化器的作用主要是对查询语句进行优化操作，包括选择合适的索引，数据的读取方式，包括获取查询的开销信息，统计信息等，这也是为什么图中会有优化器指向存储引擎的箭头。之前在别的文章没有看到优化器跟存储引擎之 间的关系，在这里我个人的理解是因为优化器需要通过存储引擎获取查询的大致数据和统计信息。
（4）、执行器是什么？
执行器包括执行查询语句，返回查询结果，生成执行计划包括与存储引擎的一些处理操作。
MyIsam和InnoDB两个存储引擎
Innodb与Myisam，不管是关系型数据库（rdbms）还是nosql，数据都存储在文件中。mysql数据存储在data下，一个数据库对应一个文件夹。
| InnoDB | Myisam | |
| 存储文件 |
.frm 表定义文件 .ibd 数据文件 |
.frm 表定义文件 .myd 数据文件 .myi 索引文件 |
| 锁 | 行锁、表锁 | 表锁 |
| 事务 | ACID | 不支持 |
| CRDU | 读、写 | 读多 |
| count | 扫表 | 专门存储的地方 |
| 索引结构 | B+树 | B+树 |
1.存储结构
Innodb有两个存储文件，.frm表定义文件与.ibd数据文件 其中ibd文件中存储了数据与索引信息，而Myisam中则使用了三个文件，将数据与索引分开存储。
2.表锁差异
MyISAM：只支持表级锁，用户在操作myisam表时，select，update，delete，insert语句都会给表自动加锁，如果加锁以后的表满足insert并发的情况下，可以在表的尾部插入新的数据。
InnoDB：支持事务和行级锁，是innodb的最大特色。行锁大幅度提高了多用户并发操作的新能。但是InnoDB的行锁，只是在WHERE的主键是有效的，非主键的WHERE都会锁全表的。
3、事务
Innodb支持事务原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability） Myisam强调的是性能，每次查询具有原子性,其执行数度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持
4.CRUD操作
MyISAM：如果执行大量的SELECT，MyISAM是更好的选择。
InnoDB：如果你的数据执行大量的INSERT或UPDATE，出于性能方面的考虑，应该使用InnoDB表。DELETE 从性能上InnoDB更优，但DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除，在innodb上如果要清空保存有大量数据的表，最好使用truncate table这个命令。
5.count操作
当count(*)时，Inoodb需要进行扫表查询数量，消耗非常大。而Myisam中存储了count信息可以直接取出该值。
如果加了where条件，这两个索引处理方式就一样了。
6.索引结构都是B+Tree
衡量一个索引好不好的关键是IO渐进复杂度，B+Tree树的高度是可控的，可以降低IO渐进复杂度。
7. 外键
MyISAM：不支持
InnoDB：支持
8、 表主键
MyISAM：允许没有任何索引和主键的表存在，索引都是保存行的地址。
InnoDB：如果没有设定主键或者非空唯一索引，就会自动生成一个6字节的主键(用户不可见)，数据是主索引的一部分，附加索引保存的是主索引的值。
9、 全文索引
MyISAM：支持 FULLTEXT类型的全文索引
InnoDB：不支持FULLTEXT类型的全文索引，但是innodb可以使用sphinx插件支持全文索引，并且效果更好。
总结：
InnoDB自身很多良好的特点，比如事务支持、存储 过程、视图、行级锁定等等，在并发很多的情况下，InnoDB的表现肯定要比MyISAM强很多。但是，任何一种表都不是万能的，只用恰当的针对业务类型来选择合适的表类型，才能最大的发挥MySQL的性能优势。
B+Tree与B Tree的区别:
B-Tree的key和data是一起的，B+Tree做了改进将data都放在了叶子节点，所有的中间节点都是key（想要学习B+树的小伙伴可以看看 http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html）
Inoodb与Myisam下的索引存储图：
Mysiam中主索引和副索引的叶子节点都指向数据文件中的地址。
Inoodb中数据是附在叶子节点上的，查询主索引会直接定位到叶子节点的数据。而查询副索引会进行两次查询，先查询到副索引叶子节点对应的主索引值，在通过主索引查询数据。select * from table where id = (select id from table where name="mic")
原文地址：https://www.cnblogs.com/Young111/p/11479241.html