這篇文章帶大家了解MySQL中SQL的執行流程,看看MySQL 是如何執行一則查詢語句的呢?希望對大家有幫助!
對於一個開發工程師來說,了解 MySQL 是如何執行一條查詢語句的,我想是非常必要的。 【相關推薦:mysql影片教學】
首先我們要了解MYSQL的體系架構是什麼樣子的?然後再來聊聊一條查詢語句的執行流程是如何?
MYSQL體系結構
先看一張架構圖,如下:
Connector
:用來支援各種語言和SQL 的交互,例如PHP,Python,Java 的JDBC;
Management Serveices & Utilities
:系統管理與控制工具,包括備份復原、MySQL 複製、叢集等;
Connection Pool
:連線池,管理需要緩衝的資源,包括使用者密碼權限執行緒等等;
SQL Interface
:用來接收使用者的SQL 指令,傳回使用者所需的查詢結果;
Parser
:用來解析SQL 語句;
Optimizer
:查詢最佳化器;
Cache and Buffer
:查詢緩存,除了行記錄的快取之外,還有表格緩存,Key 緩存,權限緩存等等;
Pluggable Storage Engines
:外掛程式儲存引擎,它提供API 給服務層使用,跟特定的檔案打交道。
把MySQL 分成三層,跟著客戶端對接的連接層,真正執行操作的服務層,和跟硬體打交道的儲存引擎層。
連接層
#我們的客戶端要連接到MySQL 伺服器3306 端口,必須跟服務端建立連接,那麼管理所有的連接,驗證客戶端的身份和權限,這些功能就在連接層完成。服務層
連線層會把SQL 語句交給服務層,這裡面又包含一連串的流程:例如查詢快取的判斷、根據SQL 呼叫對應的接口,對我們的SQL 語句進行詞法和語法的解析(例如關鍵字怎麼識別,別名怎麼識別,語法有沒有錯誤等等)。 然後就是優化器,MySQL 底層會根據一定的規則對我們的 SQL 語句進行最佳化,最後再交給執行器去執行。儲存引擎
儲存引擎就是我們的資料真正存放的地方,在 MySQL 裡面支援不同的儲存引擎。再往下就是記憶體或者磁碟。SQL的執行流程
以一條查詢語句為例,我們來看下 MySQL 的工作流程是什麼樣的。select name from user where id=1 and age>20;首先咱們先來看一張圖,接下來的過程都是基於這張圖來講的:
##連結
程式或工具要操作資料庫,第一步要跟資料庫建立連線。
在資料庫中有兩種連接:
短連線:短連線就是操作完畢以後,馬上 close 掉。- 長連線:長連線可以保持打開,減少服務端建立和釋放連線的消耗,後面的程式存取的時候還可以使用這個連線。
- 建立連線是比較麻煩的,首先要發送請求,發送了請求要去驗證帳號密碼,驗證完了要去看你所擁有的權限,所以在使用過程中,盡量使用長連接。
保持長連線會消耗記憶體。長時間不活動的連接,MySQL 伺服器會斷開。可以使用sql語句查看預設時間:
show global variables like 'wait_timeout';
這個時間是由 wait_timeout 來控制的,預設都是 28800 秒,8 小時。
查詢快取
MySQL 內部自帶了一個快取模組。執行相同的查詢之後我們發現快取沒有生效,為什麼? MySQL 的快取預設是關閉的。
show variables like 'query_cache%';
預設關閉的意思就是不建議使用,為什麼 MySQL 不建議使用它自帶的快取呢?
主要是因為MySQL 自帶的快取的應用場景有限:
第一個是它要求SQL 語句必須一模一樣,中間多一個空格,字母大小寫不同都被認為是不同的的SQL。
第二个是表里面任何一条数据发生变化的时候,这张表所有缓存都会失效,所以对于有大量数据更新的应用,也不适合。
所以缓存还是交给 ORM 框架(比如 MyBatis 默认开启了一级缓存),或者独立的缓存服务,比如 Redis 来处理更合适。
在 MySQL 8.0 中,查询缓存已经被移除了。
语法解析和预处理
为什么一条 SQL 语句能够被识别呢?假如随便执行一个字符串 hello,服务器报了一个 1064 的错:
[Err] 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'hello' at line 1
这个就是 MySQL 的解析器和预处理模块。
这一步主要做的事情是对语句基于 SQL 语法进行词法和语法分析和语义的解析。
词法解析
词法分析就是把一个完整的 SQL 语句打碎成一个个的单词。
比如一个简单的 SQL 语句:select name from user where id = 1 and age >20;
它会将 select
识别出来,这是一个查询语句,接下来会将 user
也识别出来,你是想要在这个表中做查询,然后将 where
后面的条件也识别出来,原来我需要去查找这些内容。
语法分析
语法分析会对 SQL 做一些语法检查,比如单引号有没有闭合,然后根据 MySQL 定义的语法规则,根据 SQL 语句生成一个数据结构。这个数据结构我们把它叫做解析树(select_lex)。
就比如英语里面的语法 “我用 is , 你用 are ”这种,如果不对肯定是不可以的,语法分析之后发现你的 SQL 语句不符合规则,就会收到 You hava an error in your SQL syntax
的错误提示。
预处理器
如果写了一个词法和语法都正确的 SQL,但是表名或者字段不存在,会在哪里报错? 是在数据库的执行层还是解析器?比如:select * from hello;
还是在解析的时候报错,解析 SQL 的环节里面有个预处理器。它会检查生成的解析树,解决解析器无法解析的语义。比如,它会检查表和列名是否存在,检查名字和别名, 保证没有歧义。预处理之后得到一个新的解析树。
查询优化器
一条SQL语句是不是只有一种执行方式?或者说数据库最终执行的SQL是不是就是我们发送的 SQL?
这个答案是否定的。一条 SQL 语句是可以有很多种执行方式的,最终返回相同的结果,他们是等价的。但是如果有这么多种执行方式,这些执行方式怎么得到的?最终选择哪一种去执行?根据什么判断标准去选择?
这个就是 MySQL 的查询优化器的模块(Optimizer)。 查询优化器的目的就是根据解析树生成不同的执行计划(Execution Plan),然后选 择一种最优的执行计划,MySQL 里面使用的是基于开销(cost)的优化器,那种执行计划开销最小,就用哪种。
可以使用这个命令查看查询的开销:
show status like 'Last_query_cost';
MySQL 的优化器能处理哪些优化类型呢?
举两个简单的例子:
1、当我们对多张表进行关联查询的时候,以哪个表的数据作为基准表。
2、有多个索引可以使用的时候,选择哪个索引。
实际上,对于每一种数据库来说,优化器的模块都是必不可少的,他们通过复杂的算法实现尽可能优化查询效率的目标。但是优化器也不是万能的,并不是再垃圾的 SQL 语句都能自动优化,也不是每次都能选择到最优的执行计划,大家在编写 SQL 语句的时候还是要注意。
执行计划
优化器最终会把解析树变成一个执行计划(execution_plans),执行计划是一个数据结构。当然,这个执行计划不一定是最优的执行计划,因为 MySQL 也有可能覆盖不到所有的执行计划。
我们怎么查看 MySQL 的执行计划呢?比如多张表关联查询,先查询哪张表?在执行查询的时候可能用到哪些索引,实际上用到了什么索引?
MySQL 提供了一个执行计划的工具。我们在 SQL 语句前面加上 EXPLAIN,就可以看到执行计划的信息。
EXPLAIN select name from user where id=1;
存储引擎
在介绍存储引擎先来问两个问题:
1、从逻辑的角度来说,我们的数据是放在哪里的,或者说放在一个什么结构里面?
2、执行计划在哪里执行?是谁去执行?
存储引擎基本介绍
在关系型数据库里面,数据是放在表 Table 里面的。我们可以把这个表理解成 Excel 电子表格的形式。所以我们的表在存储数据的同时,还要组织数据的存储结构,这个存储结构就是由我们的存储引擎决定的,所以我们也可以把存储引擎叫做表类型。
在 MySQL 里面,支持多种存储引擎,他们是可以替换的,所以叫做插件式的存储引擎。为什么要支持这么多存储引擎呢?一种还不够用吗?
在 MySQL 里面,每一张表都可以指定它的存储引擎,而不是一个数据库只能使用一个存储引擎。存储引擎的使用是以表为单位的。而且,创建表之后还可以修改存储引擎。
如何选择存储引擎?
如果对数据一致性要求比较高,需要事务支持,可以选择 InnoDB。
如果数据查询多更新少,对查询性能要求比较高,可以选择 MyISAM。
如果需要一个用于查询的临时表,可以选择 Memory。
如果所有的存储引擎都不能满足你的需求,并且技术能力足够,可以根据官网内部手册用 C 语言开发一个存储引擎。(https://dev.mysql.com/doc/internals/en/custom-engine.html%EF%BC%89 )
执行引擎
谁使用执行计划去操作存储引擎呢?这就是执行引擎(执行器),它利用存储引擎提供的相应的 API 来完成操作。
为什么我们修改了表的存储引擎,操作方式不需要做任何改变?因为不同功能的存储引擎实现的 API 是相同的。
最后把数据返回给客户端,即使没有结果也要返回。
栗子
还是以上面的sql语句为例,再来梳理一下整个sql执行流程。
select name from user where id = 1 and age >20;
通过连接器查询当前执行者的角色是否有权限,进行查询。如果有的话,就继续往下走,如果没有的话,就会被拒绝掉,同时报出
Access denied for user
的错误信息;接下来就是去查询缓存,首先看缓存里面有没有,如果有呢,那就没有必要向下走,直接返回给客户端结果就可以了;如果缓存中没有的话,那就去执行语法解析器和预处理模块。( MySQL 8.0 版本直接将查询缓存的整块功能都给删掉了)
语法解析器和预处理主要是分析sql语句的词法和语法是否正确,没啥问题就会进行下一步,来到查询优化器;
-
查询优化器就会对sql语句进行一些优化,看哪种方式是最节省开销,就会执行哪种sql语句,上面的sql有两种优化方案:
- 先查询表 user 中 id 为 1 的人的姓名,然后再从里面找年龄大于 20 岁的。
- 先查询表 user 中年龄大于 20 岁的所有人,然后再从里面找 id 为 1 的。
优化器决定选择哪个方案之后,执行引擎就去执行了。然后返回给客户端结果。
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以上是深入解析MySQL中SQL的執行流程(圖文結合)的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

ACID屬性包括原子性、一致性、隔離性和持久性,是數據庫設計的基石。 1.原子性確保事務要么完全成功,要么完全失敗。 2.一致性保證數據庫在事務前後保持一致狀態。 3.隔離性確保事務之間互不干擾。 4.持久性確保事務提交後數據永久保存。

MySQL既是數據庫管理系統(DBMS),也與編程語言緊密相關。 1)作為DBMS,MySQL用於存儲、組織和檢索數據,優化索引可提高查詢性能。 2)通過SQL與編程語言結合,嵌入在如Python中,使用ORM工具如SQLAlchemy可簡化操作。 3)性能優化包括索引、查詢、緩存、分庫分錶和事務管理。

MySQL使用SQL命令管理數據。 1.基本命令包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE。 2.高級用法涉及JOIN、子查詢和聚合函數。 3.常見錯誤有語法、邏輯和性能問題。 4.優化技巧包括使用索引、避免SELECT*和使用LIMIT。

MySQL是一種高效的關係型數據庫管理系統,適用於存儲和管理數據。其優勢包括高性能查詢、靈活的事務處理和豐富的數據類型。實際應用中,MySQL常用於電商平台、社交網絡和內容管理系統,但需注意性能優化、數據安全和擴展性。

SQL和MySQL的關係是標準語言與具體實現的關係。 1.SQL是用於管理和操作關係數據庫的標準語言,允許進行數據的增、刪、改、查。 2.MySQL是一個具體的數據庫管理系統,使用SQL作為其操作語言,並提供高效的數據存儲和管理。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

EXPLAIN命令的關鍵指標包括type、key、rows和Extra。 1)type反映查詢的訪問類型,值越高效率越高,如const優於ALL。 2)key顯示使用的索引,NULL表示無索引。 3)rows預估掃描行數,影響查詢性能。 4)Extra提供額外信息,如Usingfilesort提示需要優化。

Usingtemporary在MySQL查詢中表示需要創建臨時表,常見於使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通過優化索引和重寫查詢避免其出現,提升查詢性能。具體來說,Usingtemporary出現在EXPLAIN輸出中時,意味著MySQL需要創建臨時表來處理查詢。這通常發生在以下情況:1)使用DISTINCT或GROUPBY時進行去重或分組;2)ORDERBY包含非索引列時進行排序;3)使用複雜的子查詢或聯接操作。優化方法包括:1)為ORDERBY和GROUPB


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