MySQL查詢語(yǔ)句執(zhí)行流程是什么
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架構(gòu)圖
解析器
解析器的作用是對(duì)客戶端傳來(lái)的 SQL 語(yǔ)句進(jìn)行以下工作：
語(yǔ)法解析：檢查 SQL 語(yǔ)句的語(yǔ)法，括號(hào)、引號(hào)是否閉合等
詞法解析：把 SQL 語(yǔ)句中的關(guān)鍵詞、表名、字段名拆分成一個(gè)個(gè)節(jié)點(diǎn)，最終得到一顆解析樹(shù)
預(yù)處理器
解析器主要是檢查語(yǔ)法詞法方面，但是如果語(yǔ)法詞法都正確，但是表、字段是不存在的，那么這段 SQL 語(yǔ)句也是無(wú)法正確執(zhí)行的。
所以預(yù)處理器的作用是：語(yǔ)義解析，判斷解析樹(shù)的語(yǔ)義是否正確，表、字段這些是否存在，預(yù)處理后會(huì)得到一顆新的解析樹(shù)。
查詢優(yōu)化器
查詢優(yōu)化器結(jié)構(gòu)
在 MySQL 中一條 SQL 語(yǔ)句的執(zhí)行方式有多種，雖然最終都會(huì)得到相同的結(jié)果，但是存在開(kāi)銷上的差異，具體選擇哪一種執(zhí)行方式是由查詢優(yōu)化器來(lái)決定的。比如說(shuō)：
表中有多個(gè)索引可以選擇，具體選擇哪一個(gè)索引
當(dāng)我們對(duì)多張表進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢時(shí)，以哪一張表的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)表
查詢優(yōu)化器是基于開(kāi)銷（cost）的優(yōu)化器，它的工作原理是根據(jù)解析樹(shù)生成的多種執(zhí)行計(jì)劃，會(huì)評(píng)估各種執(zhí)行方式所需的開(kāi)銷（cost），最終會(huì)得到一個(gè)開(kāi)銷最小的執(zhí)行計(jì)劃作為最終方案。
但是這個(gè)開(kāi)銷最小的執(zhí)行方式不一定是最優(yōu)的執(zhí)行方式，比如本該使用索引，卻進(jìn)行了全表掃描等。雖然查詢優(yōu)化器中有《優(yōu)化》兩個(gè)字，但是這個(gè)優(yōu)化并不是萬(wàn)能的，很多時(shí)候更加需要考慮 SQL 語(yǔ)句書寫得是否合理。
邏輯查詢優(yōu)化
邏輯查詢優(yōu)化主要負(fù)責(zé)進(jìn)行一些關(guān)系代數(shù)對(duì) SQL 語(yǔ)句進(jìn)行優(yōu)化，從而使 SQL 語(yǔ)句執(zhí)行效率更高
邏輯查詢優(yōu)化我們可以使用幾個(gè)案例來(lái)簡(jiǎn)單理解
子查詢合并
合并前
SELECT * FROM t1 WHERE a1<10 AND (
EXISTS(SELECT a2 FROM t2 WHERE t2.a2<5 AND t2.b2=1) OR
EXISTS(SELECT a2 FROM t2 WHERE t2.a2<5 AND t2.b2=2)
);合并后
SELECT * FROM t1 WHERE a1<10 AND (
EXISTS(SELECT a2 FROM t2 WHERE t2.a2<5 AND (t2.b2=1 OR t2.b2=2)
);把多個(gè)子查詢通過(guò)合并查詢條件而合并查詢，把多次連接操作減少為單次表掃描和單次連接
等價(jià)謂詞重寫
像我們熟悉的 like 模糊查詢，% 寫在條件后面才會(huì)進(jìn)行索引范圍查詢，其實(shí)這是查詢優(yōu)化器的功勞
假設(shè)使用的條件都是有建立索引的，重寫前
SELECT * FROM USERINFO WHERE name LIKE 'Abc%';重寫后
SELECT * FROM USERINFO WHERE name >= 'Abc' AND name < 'Abd';這就是為什么能進(jìn)行索引范圍查詢的答案
條件簡(jiǎn)化
條件簡(jiǎn)化也是利用一些等式、代數(shù)關(guān)系來(lái)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)化
去除表達(dá)式中的冗余括號(hào)，減少語(yǔ)法分析時(shí)產(chǎn)生的AND和OR 樹(shù)的層 次，比如
((a AND b) AND (c AND d))簡(jiǎn)化為a AND b AND c AND d常量傳遞，比如
col1 = col2 AND col2 = 3簡(jiǎn)化為col1 = 3 AND col2 = 3表達(dá)式計(jì)算，對(duì)于一些可直接求解的表達(dá)式會(huì)轉(zhuǎn)換為最終的計(jì)算結(jié)果，比如
col1 = 1+2簡(jiǎn)化為col1 = 3
物理查詢優(yōu)化
物理查詢優(yōu)化主要做的工作是根據(jù) SQL 語(yǔ)句分別對(duì)多種執(zhí)行計(jì)劃進(jìn)行開(kāi)銷的評(píng)估
物理查詢優(yōu)化主要解決以下幾個(gè)問(wèn)題：
單表掃描中采用哪種方式是開(kāi)銷最小的（掃描索引+回表 or 全表掃描）
存在表連接的時(shí)候使用哪種連接方式是開(kāi)銷最小的
簡(jiǎn)單了解一下代價(jià)評(píng)估，代價(jià)評(píng)估是基于 CPU 代價(jià)和 IO 代價(jià)兩個(gè)維度的
| 掃描方式 | 代價(jià)評(píng)估公式 |
|---|---|
| 順序掃描 | N_page * a_page_IO_time + N_tuple * a_tuple_CPU_time |
| 索引掃描 | C_index + N_page_index * a_page_IO_time |
上述參數(shù)說(shuō)明如下：
a_page_IO_time， 一個(gè)數(shù)據(jù)頁(yè)加載的IO耗時(shí)
N_page，數(shù)據(jù)頁(yè)數(shù)量
N_tuple，元組數(shù)（元組理解為一行數(shù)據(jù)）
a_tuple_CPU_time，一個(gè)元組從數(shù)據(jù)頁(yè)中解析的CPU耗時(shí)
C_index，索引的IO耗時(shí)
N_page_index，索引頁(yè)數(shù)量
關(guān)于索引成本計(jì)算可以參考這篇文章：MySQL查詢?yōu)槭裁催x擇使用這個(gè)索引？——基于MySQL 8.0.22索引成本計(jì)算
執(zhí)行計(jì)劃
執(zhí)行計(jì)劃是查詢優(yōu)化器的產(chǎn)物，最終會(huì)交給存儲(chǔ)引擎進(jìn)行執(zhí)行。執(zhí)行計(jì)劃可以幫助我們得知 MySQL 會(huì)怎么執(zhí)行這條 SQL 語(yǔ)句。
使用 explain 關(guān)鍵字查看 SQL 語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃，可以得到以下信息：
id：嵌套查詢中查詢的執(zhí)行順序
possible_keys：本次查詢可能用到的索引
Key：實(shí)際用到的索引
rows：得到結(jié)果大概要檢索多少行數(shù)據(jù)
select_type多表之間的連接類型
extra：額外的信息，是否有索引覆蓋、索引下推等
存儲(chǔ)引擎
MySQL 服務(wù)端規(guī)定了數(shù)據(jù)如何存儲(chǔ)、如何提取、如何更新的規(guī)范，這個(gè)規(guī)范由存儲(chǔ)引擎來(lái)實(shí)現(xiàn)，不同的存儲(chǔ)引擎的實(shí)現(xiàn)方式不同，所以不同的存儲(chǔ)引擎會(huì)呈現(xiàn)其獨(dú)特的功能和特點(diǎn)。其中最常用的存儲(chǔ)引擎是 InnoDB 和 MyISAM
簡(jiǎn)單說(shuō)說(shuō)這兩款存儲(chǔ)引擎的特點(diǎn)
InnoDB：
支持外鍵、事務(wù)，保證了數(shù)據(jù)的完整性和一致性
支持更細(xì)的鎖粒度，對(duì)鎖的控制更好，讀寫效率更高
MyISAM
不支持事務(wù)，只支持行鎖，適合數(shù)據(jù)只讀的場(chǎng)景
存儲(chǔ)引擎方面暫時(shí)先不展開(kāi)，會(huì)在其他文章繼續(xù)穿插他們的對(duì)比，以及會(huì)詳細(xì)分析 InnoDB 更新數(shù)據(jù)的流程
以上就是關(guān)于“MySQL查詢語(yǔ)句執(zhí)行流程是什么”這篇文章的內(nèi)容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助，若想了解更多相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
當(dāng)前題目：MySQL查詢語(yǔ)句執(zhí)行流程是什么
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