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架構圖

解析器

解析器的作用是對客戶端傳來的 SQL 語句進行以下工作：

• 語法解析：檢查 SQL 語句的語法，括號、引號是否閉合等

• 詞法解析：把 SQL 語句中的關鍵詞、表名、字段名拆分成一個個節(jié)點，最終得到一顆解析樹

預處理器

解析器主要是檢查語法詞法方面，但是如果語法詞法都正確，但是表、字段是不存在的，那么這段 SQL 語句也是無法正確執(zhí)行的。

所以預處理器的作用是：語義解析，判斷解析樹的語義是否正確，表、字段這些是否存在，預處理后會得到一顆新的解析樹。

查詢優(yōu)化器

查詢優(yōu)化器結構

在 MySQL 中一條 SQL 語句的執(zhí)行方式有多種，雖然最終都會得到相同的結果，但是存在開銷上的差異，具體選擇哪一種執(zhí)行方式是由查詢優(yōu)化器來決定的。比如說：

• 表中有多個索引可以選擇，具體選擇哪一個索引

• 當我們對多張表進行關聯(lián)查詢時，以哪一張表的數(shù)據(jù)為基準表

查詢優(yōu)化器是基于開銷（cost）的優(yōu)化器，它的工作原理是根據(jù)解析樹生成的多種執(zhí)行計劃，會評估各種執(zhí)行方式所需的開銷（cost），最終會得到一個開銷最小的執(zhí)行計劃作為最終方案。

但是這個開銷最小的執(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，卻進行了全表掃描等。雖然查詢優(yōu)化器中有《優(yōu)化》兩個字，但是這個優(yōu)化并不是萬能的，很多時候更加需要考慮 SQL 語句書寫得是否合理。

邏輯查詢優(yōu)化

邏輯查詢優(yōu)化主要負責進行一些關系代數(shù)對 SQL 語句進行優(yōu)化，從而使 SQL 語句執(zhí)行效率更高

邏輯查詢優(yōu)化我們可以使用幾個案例來簡單理解

• 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)
  );
  

  把多個子查詢通過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

• 等價謂詞重寫

  像我們熟悉的 like 模糊查詢，% 寫在條件后面才會進行索引范圍查詢，其實這是查詢優(yōu)化器的功勞

  假設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';
  

  這就是為什么能進行索引范圍查詢的答案

• 條件簡化

  條件簡化也是利用一些等式、代數(shù)關系來實現(xiàn)簡化

• 去除表達式中的冗余括號，減少語法分析時產生的AND和OR 樹的層 次，比如 ((a AND b) AND (c AND d)) 簡化為 a AND b AND c AND d

• 常量傳遞，比如 col1 = col2 AND col2 = 3 簡化為 col1 = 3 AND col2 = 3

• 表達式計算，對于一些可直接求解的表達式會轉換為最終的計算結果，比如 col1 = 1+2 簡化為 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 語句分別對多種執(zhí)行計劃進行開銷的評估

物理查詢優(yōu)化主要解決以下幾個問題：

• 單表掃描中采用哪種方式是開銷最小的（掃描索引+回表 or 全表掃描）

• 存在表連接的時候使用哪種連接方式是開銷最小的

簡單了解一下代價評估，代價評估是基于 CPU 代價和 IO 代價兩個維度的

掃描方式	代價評估公式
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)說明如下：

• a_page_IO_time， 一個數(shù)據(jù)頁加載的IO耗時

• N_page，數(shù)據(jù)頁數(shù)量

• N_tuple，元組數(shù)（元組理解為一行數(shù)據(jù)）

• a_tuple_CPU_time，一個元組從數(shù)據(jù)頁中解析的CPU耗時

• C_index，索引的IO耗時

• N_page_index，索引頁數(shù)量

關于索引成本計算可以參考這篇文章：MySQL查詢?yōu)槭裁催x擇使用這個索引？——基于MySQL 8.0.22索引成本計算

執(zhí)行計劃

執(zhí)行計劃是查詢優(yōu)化器的產物，最終會交給存儲引擎進行執(zhí)行。執(zhí)行計劃可以幫助我們得知 MySQL 會怎么執(zhí)行這條 SQL 語句。

使用 explain 關鍵字查看 SQL 語句的執(zhí)行計劃，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：實際用到的索引

• rows：得到結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

存儲引擎

MySQL 服務端規(guī)定了數(shù)據(jù)如何存儲、如何提取、如何更新的規(guī)范，這個規(guī)范由存儲引擎來實現(xiàn)，不同的存儲引擎的實現(xiàn)方式不同，所以不同的存儲引擎會呈現(xiàn)其獨特的功能和特點。其中最常用的存儲引擎是 InnoDB 和 MyISAM

簡單說說這兩款存儲引擎的特點

InnoDB：

• 支持外鍵、事務，保證了數(shù)據(jù)的完整性和一致性

• 支持更細的鎖粒度，對鎖的控制更好，讀寫效率更高

MyISAM

• 不支持事務，只支持行鎖，適合數(shù)據(jù)只讀的場景

存儲引擎方面暫時先不展開，會在其他文章繼續(xù)穿插他們的對比，以及會詳細分析 InnoDB 更新數(shù)據(jù)的流程

以上就是關于“MySQL查詢語句執(zhí)行流程是什么”這篇文章的內容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內容對大家有幫助，若想了解更多相關的知識內容，請關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

分享標題：MySQL查詢語句執(zhí)行流程是什么
本文來源：http://aaarwkj.com/article28/gopdcp.html

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