MySQL 是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，其架构主要包括以下几个关键部分：
一、连接层
客户端连接管理：MySQL 服务器可以同时处理多个客户端的连接请求。当客户端应用程序（如使用 Java、Python 等语言编写的程序）尝试连接到 MySQL 服务器时，连接层负责建立连接。它会验证客户端提供的用户名、密码等认证信息，只有认证通过的客户端才能成功建立连接。例如，一个 Web 应用服务器要访问 MySQL 数据库存储用户信息，就需要先在连接层进行身份验证。
通信协议处理：MySQL 使用自己的通信协议来在客户端和服务器之间传递数据和命令。连接层负责解析客户端发送的 SQL 语句请求，并将服务器的响应结果按照协议格式返回给客户端。
二、服务层（SQL 层）
查询解析器（Parser）
词法分析：当客户端发送 SQL 语句后，查询解析器首先会对 SQL 语句进行词法分析。它会将 SQL 语句分解为一个个的单词（Token），比如 SELECT、FROM、WHERE 等关键字，以及表名、列名、数值等标识符。例如，对于语句 “SELECT * FROM users WHERE age> 18”，会分解出 “SELECT”“*”“FROM”“users”“WHERE”“age”“>”“18” 这些单词。
语法分析：在词法分析的基础上，语法分析器会根据 MySQL 的语法规则来检查 SQL 语句的语法结构是否正确。如果 SQL 语句不符合语法规则，就会返回语法错误信息给客户端。例如，语句 “SELECT * FORM users”（错误地拼写了 FROM）就会被语法分析器检测出错误。
查询优化器（Optimizer）
成本估算：优化器会对解析后的 SQL 查询计划进行评估。它会考虑多种因素来估算不同执行计划的成本，如索引的使用情况、表的连接方式（如内连接、外连接）、数据量大小等。例如，对于一个涉及多表连接的查询，优化器会分析是先连接哪两个表成本更低。
生成最优执行计划：基于成本估算，优化器会选择一个它认为是最优的执行计划来执行 SQL 查询。这个执行计划可能包括决定使用哪些索引、以何种顺序访问表等。例如，在一个有索引的表上进行查询时，优化器会判断是否使用索引来提高查询速度。
查询执行器（Executor）
根据优化器生成的执行计划，查询执行器负责实际执行 SQL 查询操作。它会与存储引擎进行交互，读取或写入数据。例如，执行一个 SELECT 语句时，执行器会从存储引擎中获取符合条件的数据行，然后将这些数据返回给服务层进行后续处理。
事务管理：MySQL 支持事务处理，执行器在处理事务相关的 SQL 语句（如 BEGIN、COMMIT、ROLLBACK 等）时，会负责协调事务的开始、提交和回滚操作。它确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）特性。例如，在一个银行转账事务中，如果转账操作失败，执行器会根据事务的回滚机制，将数据恢复到转账之前的状态。
三、存储引擎层
存储引擎概述：MySQL 支持多种存储引擎，如 InnoDB、MyISAM、Memory 等。不同的存储引擎有不同的特点，适用于不同的应用场景。存储引擎负责数据的存储和读取操作。
InnoDB 存储引擎（常用）
存储结构：InnoDB 采用聚簇索引（Clustered Index）来存储数据。聚簇索引的叶子节点存储了实际的数据行，而非聚簇索引的叶子节点存储的是指向聚簇索引的指针。例如，在一个以主键为聚簇索引的表中，数据行按照主键值的顺序存储在磁盘上。
事务支持：InnoDB 是支持事务的存储引擎，通过事务日志（Redo Log 和 Undo Log）来保证事务的 ACID 特性。Redo Log 用于在系统崩溃后恢复已经提交的事务修改，Undo Log 用于回滚未完成的事务。
行级锁：InnoDB 支持行级锁，这使得在多用户并发访问数据库时，可以更精细地控制并发操作。例如，当多个用户同时对同一张表中的不同行进行更新操作时，行级锁可以减少锁冲突，提高并发性能。
MyISAM 存储引擎
存储结构：MyISAM 存储引擎的数据文件和索引文件是分开存储的。数据文件存储实际的数据行，索引文件存储索引信息。这种存储方式使得在某些情况下，索引的维护和数据的读写操作相对简单。
性能特点：MyISAM 在查询操作频繁、对事务支持要求不高的场景下有较好的性能。但是它不支持事务，也不支持行级锁，只支持表级锁。例如，在一个以读为主的数据库应用中，如果不需要事务处理，MyISAM 可能是一个选择。
四、缓存层
查询缓存（早期版本有，较新版本已逐渐废弃）：在早期的 MySQL 版本中，查询缓存用于存储查询结果。当一个新的查询到来时，服务器会先检查查询缓存中是否已经存在相同的查询结果。如果存在，就直接从缓存中返回结果，而不需要再次执行查询。但是，由于缓存失效机制复杂，在高并发和频繁更新数据的场景下，查询缓存可能会带来性能问题，所以在较新版本中逐渐被弱化。
缓冲池（Buffer Pool）：InnoDB 存储引擎等有缓冲池机制。缓冲池是一块内存区域，用于缓存从磁盘读取的数据页和索引页。当查询需要读取数据时，如果数据已经在缓冲池中，就可以直接从内存中获取，大大提高了查询速度。缓冲池会根据一定的算法（如 LRU，最近最少使用算法）来管理内存中的数据页，将经常访问的数据页保留在缓冲池中，将不经常访问的数据页淘汰出缓冲池。