步步深入:MySQL架构总览->查询执行流程->S

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步步深入:MySQL架构总览->查询执行流程->S

来源: 作者: 时间:2016-01-13 16:41 【

前言:一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了。本文将从MySQL总体架构---查询执行流程---语句执行顺序来探
前言:
 
一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了。
 
本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识。
 
一、MySQL架构总览:
 
架构最好看图,再配上必要的说明文字。
 
下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解。
从上图中我们可以看到,整个架构分为两层,上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’,下层是各种各样对上提供接口的存储引擎,被称为‘Storage Engine Layer’。其它各个模块和组件,从名字上就可以简单了解到它们的作用,这里就不再累述了。
 
二、查询执行流程
 
下面再向前走一些,容我根据自己的认识说一下查询执行的流程是怎样的:
 
1.连接
 
1.1客户端发起一条Query请求,监听客户端的‘连接管理模块’接收请求
 
1.2将请求转发到‘连接进/线程模块’
 
1.3调用‘用户模块’来进行授权检查
 
1.4通过检查后,‘连接进/线程模块’从‘线程连接池’中取出空闲的被缓存的连接线程和客户端请求对接,如果失败则创建一个新的连接请求
 
2.处理
 
2.1先查询缓存,检查Query语句是否完全匹配,接着再检查是否具有权限,都成功则直接取数据返回
 
2.2上一步有失败则转交给‘命令解析器’,经过词法分析,语法分析后生成解析树
 
2.3接下来是预处理阶段,处理解析器无法解决的语义,检查权限等,生成新的解析树
 
2.4再转交给对应的模块处理
 
2.5如果是SELECT查询还会经由‘查询优化器’做大量的优化,生成执行计划
 
2.6模块收到请求后,通过‘访问控制模块’检查所连接的用户是否有访问目标表和目标字段的权限
 
2.7有则调用‘表管理模块’,先是查看table cache中是否存在,有则直接对应的表和获取锁,否则重新打开表文件
 
2.8根据表的meta数据,获取表的存储引擎类型等信息,通过接口调用对应的存储引擎处理
 
2.9上述过程中产生数据变化的时候,若打开日志功能,则会记录到相应二进制日志文件中
 
3.结果
 
3.1Query请求完成后,将结果集返回给‘连接进/线程模块’
 
3.2返回的也可以是相应的状态标识,如成功或失败等
 
3.3‘连接进/线程模块’进行后续的清理工作,并继续等待请求或断开与客户端的连接
 
一图小总结
三、SQL解析顺序
 
接下来再走一步,让我们看看一条SQL语句的前世今生。
 
首先看一下示例语句
 
SELECT DISTINCT
    < select_list >
FROM
    < left_table > < join_type >
JOIN < right_table > ON < join_condition >
WHERE
    < where_condition >
GROUP BY
    < group_by_list >
HAVING
    < having_condition >
ORDER BY
    < order_by_condition >
LIMIT < limit_number >
然而它的执行顺序是这样的
 
 1 FROM <left_table>
 2 ON <join_condition>
 3 <join_type> JOIN <right_table>
 4 WHERE <where_condition>
 5 GROUP BY <group_by_list>
 6 HAVING <having_condition>
 7 SELECT 
 8 DISTINCT <select_list>
 9 ORDER BY <order_by_condition>
10 LIMIT <limit_number>
虽然自己没想到是这样的,不过一看还是很自然和谐的,从哪里获取,不断的过滤条件,要选择一样或不一样的,排好序,那才知道要取前几条呢。
 
既然如此了,那就让我们一步步来看看其中的细节吧。
 
准备工作
 
1.创建测试
 
create database testQuery
 
2.创建测试表
 
CREATE TABLE table1
(
    uid VARCHAR(10) NOT NULL,
    name VARCHAR(10) NOT NULL,
    PRIMARY KEY(uid)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;

CREATE TABLE table2
(
    oid INT NOT NULL auto_increment,
    uid VARCHAR(10),
    PRIMARY KEY(oid)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;

3.插入数据

INSERT INTO table1(uid,name) VALUES('aaa','mike'),('bbb','jack'),('ccc','mike'),('ddd','mike');
 
INSERT INTO table2(uid) VALUES('aaa'),('aaa'),('bbb'),('bbb'),('bbb'),('ccc'),(NULL);
 
4.最后想要的结果
 
SELECT
    a.uid,
    count(b.oid) AS total
FROM
    table1 AS a
LEFT JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
WHERE
    a. NAME = 'mike'
GROUP BY
    a.uid
HAVING
    count(b.oid) < 2
ORDER BY
    total DESC
LIMIT 1;
!现在开始SQL解析之旅吧!
 
1. FROM
 
当涉及多个表的时候,左边表的输出会作为右边表的输入,之后会生成一个虚拟表VT1。
 
(1-J1)笛卡尔积
 
计算两个相关联表的笛卡尔积(CROSS JOIN) ,生成虚拟表VT1-J1。
 
> select * from table1,table2;
+-----+------+-----+------+
| uid | name | oid | uid  |
+-----+------+-----+------+
| aaa | mike |   1 | aaa  |
| bbb | jack |   1 | aaa  |
| ccc | mike |   1 | aaa  |
| ddd | mike |   1 | aaa  |
| aaa | mike |   2 | aaa  |
| bbb | jack |   2 | aaa  |
| ccc | mike |   2 | aaa  |
| ddd | mike |   2 | aaa  |
| aaa | mike |   3 | bbb  |
| bbb | jack |   3 | bbb  |
| ccc | mike |   3 | bbb  |
| ddd | mike |   3 | bbb  |
| aaa | mike |   4 | bbb  |
| bbb | jack |   4 | bbb  |
| ccc | mike |   4 | bbb  |
| ddd | mike |   4 | bbb  |
| aaa | mike |   5 | bbb  |
| bbb | jack |   5 | bbb  |
| ccc | mike |   5 | bbb  |
| ddd | mike |   5 | bbb  |
| aaa | mike |   6 | ccc  |
| bbb | jack |   6 | ccc  |
| ccc | mike |   6 | ccc  |
| ddd | mike |   6 | ccc  |
| aaa | mike |   7 | NULL |
| bbb | jack |   7 | NULL |
| ccc | mike |   7 | NULL |
| ddd | mike |   7 | NULL |
+-----+------+-----+------+
28 rows in set (0.00 sec)
(1-J2)ON过滤
 
基于虚拟表VT1-J1这一个虚拟表进行过滤,过滤出所有满足ON 谓词条件的列,生成虚拟表VT1-J2。
 
注意:这里因为语法限制,使用了'WHERE'代替,从中读者也可以感受到两者之间微妙的关系;
 
mysql> SELECT
    -> *
    -> FROM
    -> table1,
    -> table2
    -> WHERE
    -> table1.uid = table2.uid
    -> ;
+-----+------+-----+------+
| uid | name | oid | uid  |
+-----+------+-----+------+
| aaa | mike |   1 | aaa  |
| aaa | mike |   2 | aaa  |
| bbb | jack |   3 | bbb  |
| bbb | jack |   4 | bbb  |
| bbb | jack |   5 | bbb  |
| ccc | mike |   6 | ccc  |
+-----+------+-----+------+
6 rows in set (0.00 sec)
(1-J3)添加外部列
 
如果使用了外连接(LEFT,RIGHT,FULL),主表(保留表)中的不符合ON条件的列也会被加入到VT1-J2中,作为外部行,生成虚拟表VT1-J3。
 
mysql> SELECT
    -> *
    -> FROM
    -> table1 AS a
    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid;
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid  | uid  |
+-----+------+------+------+
| aaa | mike |    1 | aaa  |
| aaa | mike |    2 | aaa  |
| bbb | jack |    3 | bbb  |
| bbb | jack |    4 | bbb  |
| bbb | jack |    5 | bbb  |
| ccc | mike |    6 | ccc  |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
7 rows in set (0.00 sec)
 
下面从网上找到一张很形象的关于‘SQL JOINS'的解释图,如若侵犯了你的权益,请劳烦告知删除,谢谢。
2. WHERE
 
对VT1过程中生成的临时表进行过滤,满足WHERE子句的列被插入到VT2表中。
 
注意:
 
此时因为分组,不能使用聚合运算;也不能使用SELECT中创建的别名;
 
与ON的区别:
 
如果有外部列,ON针对过滤的是关联表,主表(保留表)会返回所有的列;
 
如果没有添加外部列,两者的效果是一样的;
 
应用:
 
对主表的过滤应该放在WHERE;
 
对于关联表,先条件查询后连接则用ON,先连接后条件查询则用WHERE;
 
mysql> SELECT
    -> *
    -> FROM
    -> table1 AS a
    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
    -> WHERE
    -> a. NAME = 'mike';
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid  | uid  |
+-----+------+------+------+
| aaa | mike |    1 | aaa  |
| aaa | mike |    2 | aaa  |
| ccc | mike |    6 | ccc  |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
4 rows in set (0.00 sec)
3. GROUP BY
 
这个子句会把VT2中生成的表按照GROUP BY中的列进行分组。生成VT3表。
 
注意:
 
其后处理过程的语句,如SELECT,HAVING,所用到的列必须包含在GROUP BY中,对于没有出现的,得用聚合函数;
 
原因:
 
GROUP BY改变了对表的引用,将其转换为新的引用方式,能够对其进行下一级逻辑操作的列会减少;
 
我的理解是:
 
根据分组字段,将具有相同分组字段的记录归并成一条记录,因为每一个分组只能返回一条记录,除非是被过滤掉了,而不在分组字段里面的字段可能会有多个值,多个值是无法放进一条记录的,所以必须通过聚合函数将这些具有多值的列转换成单值;
 
mysql> SELECT
    -> *
    -> FROM
    -> table1 AS a
    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
    -> WHERE
    -> a. NAME = 'mike'
    -> GROUP BY
    -> a.uid;
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid  | uid  |
+-----+------+------+------+
| aaa | mike |    1 | aaa  |
| ccc | mike |    6 | ccc  |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)
4. HAVING
 
这个子句对VT3表中的不同的组进行过滤,只作用于分组后的数据,满足HAVING条件的子句被加入到VT4表中。
 
mysql> SELECT
    -> *
    -> FROM
    -> table1 AS a
    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
    -> WHERE
    -> a. NAME = 'mike'
    -> GROUP BY
    -> a.uid
    -> HAVING
    -> count(b.oid) < 2;
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid  | uid  |
+-----+------+------+------+
| ccc | mike |    6 | ccc  |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
5. SELECT
 
这个子句对SELECT子句中的元素进行处理,生成VT5表。
 
(5-J1)计算表达式 计算SELECT 子句中的表达式,生成VT5-J1
 
(5-J2)DISTINCT
 
寻找VT5-1中的重复列,并删掉,生成VT5-J2
 
如果在查询中指定了DISTINCT子句,则会创建一张内存临时表(如果内存放不下,就需要存放在硬盘了)。这张临时表的表结构和上一步产生的虚拟表VT5是一样的,不同的是对进行DISTINCT操作的列增加了一个唯一索引,以此来除重复数据。
 
mysql> SELECT
    -> a.uid,
    -> count(b.oid) AS total
    -> FROM
    -> table1 AS a
    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
    -> WHERE
    -> a. NAME = 'mike'
    -> GROUP BY
    -> a.uid
    -> HAVING
    -> count(b.oid) < 2;
+-----+-------+
| uid | total |
+-----+-------+
| ccc |     1 |
| ddd |     0 |
+-----+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
6.ORDER BY
 
从VT5-J2中的表中,根据ORDER BY 子句的条件对结果进行排序,生成VT6表。
注意:
 
唯一可使用SELECT中别名的地方;
 
mysql> SELECT
    -> a.uid,
    -> count(b.oid) AS total
    -> FROM
    -> table1 AS a
    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
    -> WHERE
    -> a. NAME = 'mike'
    -> GROUP BY
    -> a.uid
    -> HAVING
    -> count(b.oid) < 2
    -> ORDER BY
    -> total DESC;
+-----+-------+
| uid | total |
+-----+-------+
| ccc |     1 |
| ddd |     0 |
+-----+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
7.LIMIT
 
LIMIT子句从上一步得到的VT6虚拟表中选出从指定位置开始的指定行数据。
 
注意:
 
offset和rows的正负带来的影响;
 
当偏移量很大时效率是很低的,可以这么做:
 
采用子查询的方式优化,在子查询里先从索引获取到最大id,然后倒序排,再取N行结果集
 
采用INNER JOIN优化,JOIN子句里也优先从索引获取ID列表,然后直接关联查询获得最终结果
 
mysql> SELECT
    -> a.uid,
    -> count(b.oid) AS total
    -> FROM
    -> table1 AS a
    -> LEFT JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
    -> WHERE
    -> a. NAME = 'mike'
    -> GROUP BY
    -> a.uid
    -> HAVING
    -> count(b.oid) < 2
    -> ORDER BY
    -> total DESC
    -> LIMIT 1;
+-----+-------+
| uid | total |
+-----+-------+
| ccc |     1 |
+-----+-------+
1 row in set (0.00 sec)
至此SQL的解析之旅就结束了,上图总结一下:

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