步步深入:MySQL 架构总览->查询执行流程->SQL 解析顺序

Java技术江湖

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2021-09-04 19:52

前言

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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。


1. 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。


2. 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:


2.1 连接


  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;

  2. 将请求转发到‘连接进/线程模块’;

  3. 调用‘用户模块’来进行授权检查;

  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。


2.2 处理


  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. 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;

  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;

  4. 再转交给对应的模块处理;

  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;

  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;

  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;

  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;

  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。


2.3 结果


  1. Query 请求完成后,将结果集返回给‘连接进/线程模块’;

  2. 返回的也可以是相应的状态标识,如成功或失败等;

  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


3. 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:


FROM <left_table>ON <join_condition><join_type> JOIN <right_table>WHERE <where_condition>GROUP BY <group_by_list>HAVING <having_condition>SELECT DISTINCT <select_list>ORDER BY <order_by_condition>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。


3.1 准备工作


1. 创建测试数据库


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 totalFROM    table1 AS aLEFT JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uidWHERE    a. NAME = 'mike'GROUP BY    a.uidHAVING    count(b.oid) < 2ORDER BY    total DESCLIMIT 1;

3.2 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。


mysql> 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:



参考书籍

  • 《MySQL性能调优与架构实践》

  • 《MySQL技术内幕:SQL编程》


尾声


嗯,到这里这一次的深入了解之旅就差不多真的结束了,虽然也不是很深入,只是一些东西将其东拼西凑在一起而已,参考了一些以前看过的书籍,大师之笔果然不一样。而且在这过程中也是 get 到了蛮多东西的,最重要的是更进一步意识到,计算机软件世界的宏大呀~


转自:AnnsShadoW

链接:www.cnblogs.com/annsshadow/p/5037667.html

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