MySQL架构总览->查询执行流程->SQL解析顺序

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   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 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 2 3 4 5 6 7 8 9 10 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 数据库   create database testQuery   2.创建测试表   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 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   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 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。   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 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；   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 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。   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 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；   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 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；   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 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。   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 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。   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 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；   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 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   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 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：