对于一个服务端开发人员来说，MySQL 可能是他使用最频繁的数据库工具。大部分的 Java 工程师对 MySQL 的了解和掌握程度，通常停留在执行基本增删改查操作的阶段。本文旨在通过解析一条 SQL 执行的过程，来打破这种“黑盒”的认知，让我们更深入地了解 MySQL 的逻辑架构。
MySQL 的逻辑架构可以分为三层：应用层、服务层和存储引擎层。其中，存储引擎是 MySQL 最具特色的部分，尤其是 InnoDB 存储引擎。本文将重点讲解最常用的 InnoDB 存储引擎的架构设计原理。
以一条 update 语句为例：“update users set name='zhangsan' where id = 10”。当这条语句被 Java 服务端工程师发出后，MySQL 是如何处理的呢？
MySQL 需要建立与 Java 程序的连接。这个连接由 MySQL 驱动负责建立。一旦连接建立，SQL 语句就可以通过这个连接被传送到 MySQL 服务器。
MySQL 服务器收到 SQL 语句后，会先进行解析和优化。解析阶段，SQL 语句会被转化为一个语法树。优化阶段，MySQL 会从多种执行路径中选择一条最优的执行计划，这个过程由 SQL 优化器完成。
然后，执行器会根据优化器选出的执行计划开始执行。执行计划中会涉及到 InnoDB 存储引擎的相关操作。InnoDB 是插件式的表存储引擎，它有自己的数据结构和存储方式。
InnoDB 存储引擎中有一个非常重要的组件——缓冲池（Buffer Pool）。这是为了高效地存取数据。所有的增删改查操作基本上都是在 Buffer Pool 中进行的，相比于直接操作磁盘，效率会大大提高。
InnoDB 还使用了 LRU（Least Recently Used）算法来管理 Buffer Pool 中的缓存页。为了避免 LRU 算法带来的不合理淘汰问题，InnoDB 还引入了冷热数据分离的机制来优化 LRU 链表。
当事务提交时，相关的日志会写入到 Server 层的 Binlog 中。为了保证 Binlog 和 Redo Log 的数据一致性，InnoDB会在 Binlog 写完后在 Redo Log 中补上一个 commit 标记。