MySQL逻辑架构如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图，有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。MySQL逻辑架构，来自：高性能MySQL
MySQL逻辑架构整体分为三层，最上层为客户端层，并非MySQL所独有，诸如：连接处理、授权认证、安全等功能均在这一层处理。MySQL大多数核心服务均在中间这一层，包括查询解析、分析、优化、缓存、内置函数(比如：时间、数学、加密等函数)。所有的跨存储引擎的功能也在这一层实现：存储过程、触发器、视图等。最下层为存储引擎，其负责MySQL中的数据存储和提取。和开发云主机域名Linux下的文件系统类似，每种存储引擎都有其优势和劣势。中间的服务层通过API与存储引擎通信，这些API接口屏蔽了不同存储引擎间的差异。MySQL使用基于成本的优化器，它尝试预测一个查询使用某种执行计划时的成本，并选择其中成本最小的一个。在MySQL可以通过查询当前会话的last_query_cost的值来得到其计算当前查询的成本。示例代码示例中的结果表示优化器认为大概需要做6391个数据页的随机查找才能完成上面的查询。这个结果是根据一些列的统计信息计算得来的，这些统计信息包括：每张表或者索引的页面个数、索引的基数、索引和数据行的长度、索引的分布情况等等。有非常多的原因会导致MySQL选择错误的执行计划，比如统计信息不准确、不会考虑不受其控制的操作成本（用户自定义函数、存储过程）、MySQL认为的最优跟我们想的不一样（我们希望执行时间尽可能短，但MySQL值选择它认为成本小的，但成本小并不意味着执行时间短）等等。这里last_query_cost的值是io_cost和cpu_cost的开销总和，它通常也是我们评价一个查询的执行效率的一个常用指标。(1)它是作为比较各个查询之间的开销的一个依据。(2)它只能检测比较简单的查询开销，对于包含子查询和union的查询是测试不出来的。(3)当我们执行查询的时候，MySQL会自动生成一个执行计划，也就是query plan，而且通常有很多种不同的实现方式，它会选择最低的那一个，而这个cost值就是开销最低的那一个。(4)它对于比较我们的开销是非常有用的，特别是我们有好几种查询方式可选的时候。总结以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对开发云的支持。
在前几章节中，我们已经学会了如何在一张表中读取数据，这是相对简单的，但是在真正的应用中经常需要从多个数据表中读取数据。本章节我们将向大家介绍如何使用 MySQL 的 JOIN 在两个或多个表中查询数据。你可以在 SELECT, UPDATE 和 DELETE …
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