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一條SQL語句是怎么被執(zhí)行的

Linux愛好者 ? 來源:博客園 ? 作者:AnnsShadoW ? 2021-09-12 09:44 ? 次閱讀

一直是想知道一條SQL語句是怎么被執(zhí)行的,它執(zhí)行的順序是怎樣的,然后查看總結(jié)各方資料,就有了下面這一篇博文了。

本文將從MySQL總體架構(gòu)---》查詢執(zhí)行流程---》語句執(zhí)行順序來探討一下其中的知識。

一、MySQL架構(gòu)總覽:

架構(gòu)最好看圖,再配上必要的說明文字。

下圖根據(jù)參考書籍中一圖為原本,再在其上添加上了自己的理解。

4e9ce4e0-133a-11ec-8fb8-12bb97331649.png

從上圖中我們可以看到,整個架構(gòu)分為兩層,上層是MySQLD的被稱為的‘SQL Layer’,下層是各種各樣對上提供接口的存儲引擎,被稱為‘Storage Engine Layer’。其它各個模塊和組件,從名字上就可以簡單了解到它們的作用,這里就不再累述了。

二、查詢執(zhí)行流程

下面再向前走一些,容我根據(jù)自己的認(rèn)識說一下查詢執(zhí)行的流程是怎樣的:

1.連接

1.1客戶端發(fā)起一條Query請求,監(jiān)聽客戶端的‘連接管理模塊’接收請求

1.2將請求轉(zhuǎn)發(fā)到‘連接進(jìn)/線程模塊’

1.3調(diào)用‘用戶模塊’來進(jìn)行授權(quán)檢查

1.4通過檢查后,‘連接進(jìn)/線程模塊’從‘線程連接池’中取出空閑的被緩存的連接線程和客戶端請求對接,如果失敗則創(chuàng)建一個新的連接請求

2.處理

2.1先查詢緩存,檢查Query語句是否完全匹配,接著再檢查是否具有權(quán)限,都成功則直接取數(shù)據(jù)返回

2.2上一步有失敗則轉(zhuǎn)交給‘命令解析器’,經(jīng)過詞法分析,語法分析后生成解析樹

2.3接下來是預(yù)處理階段,處理解析器無法解決的語義,檢查權(quán)限等,生成新的解析樹

2.4再轉(zhuǎn)交給對應(yīng)的模塊處理

2.5如果是SELECT查詢還會經(jīng)由‘查詢優(yōu)化器’做大量的優(yōu)化,生成執(zhí)行計劃

2.6模塊收到請求后,通過‘訪問控制模塊’檢查所連接的用戶是否有訪問目標(biāo)表和目標(biāo)字段的權(quán)限

2.7有則調(diào)用‘表管理模塊’,先是查看table cache中是否存在,有則直接對應(yīng)的表和獲取鎖,否則重新打開表文件

2.8根據(jù)表的meta數(shù)據(jù),獲取表的存儲引擎類型等信息,通過接口調(diào)用對應(yīng)的存儲引擎處理

2.9上述過程中產(chǎn)生數(shù)據(jù)變化的時候,若打開日志功能,則會記錄到相應(yīng)二進(jìn)制日志文件中

3.結(jié)果

3.1Query請求完成后,將結(jié)果集返回給‘連接進(jìn)/線程模塊’

3.2返回的也可以是相應(yīng)的狀態(tài)標(biāo)識,如成功或失敗等

3.3‘連接進(jìn)/線程模塊’進(jìn)行后續(xù)的清理工作,并繼續(xù)等待請求或斷開與客戶端的連接

三、SQL解析順序

接下來再走一步,讓我們看看一條SQL語句的前世今生。

首先看一下示例語句

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 》

然而它的執(zhí)行順序是這樣的

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》

雖然自己沒想到是這樣的,不過一看還是很自然和諧的,從哪里獲取,不斷的過濾條件,要選擇一樣或不一樣的,排好序,那才知道要取前幾條呢。

既然如此了,那就讓我們一步步來看看其中的細(xì)節(jié)吧。

準(zhǔn)備工作

1.創(chuàng)建測試數(shù)據(jù)庫

create database testQuery

2.創(chuàng)建測試表

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.插入數(shù)據(jù)

INSERT INTO table1(uid,name) VALUES(‘a(chǎn)aa’,‘mike’),(‘bbb’,‘jack’),(‘ccc’,‘mike’),(‘ddd’,‘mike’);

INSERT INTO table2(uid) VALUES(‘a(chǎn)aa’),(‘a(chǎn)aa’),(‘bbb’),(‘bbb’),(‘bbb’),(‘ccc’),(NULL);

4.最后想要的結(jié)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;

!現(xiàn)在開始SQL解析之旅吧!

1. FROM

當(dāng)涉及多個表的時候,左邊表的輸出會作為右邊表的輸入,之后會生成一個虛擬表VT1。

(1-J1)笛卡爾積

計算兩個相關(guān)聯(lián)表的笛卡爾積(CROSS JOIN) ,生成虛擬表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過濾

基于虛擬表VT1-J1這一個虛擬表進(jìn)行過濾,過濾出所有滿足ON 謂詞條件的列,生成虛擬表VT1-J2。

注意:這里因為語法限制,使用了‘WHERE’代替,從中讀者也可以感受到兩者之間微妙的關(guān)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

如果使用了外連接(LEFT,RIGHT,F(xiàn)ULL),主表(保留表)中的不符合ON條件的列也會被加入到VT1-J2中,作為外部行,生成虛擬表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)

下面從網(wǎng)上找到一張很形象的關(guān)于‘SQL JOINS‘的解釋圖,如若侵犯了你的權(quán)益,請勞煩告知刪除,謝謝。

2. WHERE

對VT1過程中生成的臨時表進(jìn)行過濾,滿足WHERE子句的列被插入到VT2表中。

注意:

此時因為分組,不能使用聚合運(yùn)算;也不能使用SELECT中創(chuàng)建的別名;

與ON的區(qū)別:

如果有外部列,ON針對過濾的是關(guān)聯(lián)表,主表(保留表)會返回所有的列;

如果沒有添加外部列,兩者的效果是一樣的;

應(yīng)用:

對主表的過濾應(yīng)該放在WHERE;

對于關(guān)聯(lián)表,先條件查詢后連接則用ON,先連接后條件查詢則用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

這個子句會把VT2中生成的表按照GROUP BY中的列進(jìn)行分組。生成VT3表。

注意:

其后處理過程的語句,如SELECT,HAVING,所用到的列必須包含在GROUP BY中,對于沒有出現(xiàn)的,得用聚合函數(shù);

原因:

GROUP BY改變了對表的引用,將其轉(zhuǎn)換為新的引用方式,能夠?qū)ζ溥M(jìn)行下一級邏輯操作的列會減少;

我的理解是:

根據(jù)分組字段,將具有相同分組字段的記錄歸并成一條記錄,因為每一個分組只能返回一條記錄,除非是被過濾掉了,而不在分組字段里面的字段可能會有多個值,多個值是無法放進(jìn)一條記錄的,所以必須通過聚合函數(shù)將這些具有多值的列轉(zhuǎn)換成單值;

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

這個子句對VT3表中的不同的組進(jìn)行過濾,只作用于分組后的數(shù)據(jù),滿足HAVING條件的子句被加入到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

這個子句對SELECT子句中的元素進(jìn)行處理,生成VT5表。

(5-J1)計算表達(dá)式 計算SELECT 子句中的表達(dá)式,生成VT5-J1

(5-J2)DISTINCT

尋找VT5-1中的重復(fù)列,并刪掉,生成VT5-J2

如果在查詢中指定了DISTINCT子句,則會創(chuàng)建一張內(nèi)存臨時表(如果內(nèi)存放不下,就需要存放在硬盤了)。這張臨時表的表結(jié)構(gòu)和上一步產(chǎn)生的虛擬表VT5是一樣的,不同的是對進(jìn)行DISTINCT操作的列增加了一個唯一索引,以此來除重復(fù)數(shù)據(jù)。

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

從VT5-J2中的表中,根據(jù)ORDER BY 子句的條件對結(jié)果進(jìn)行排序,生成VT6表。

注意:

唯一可使用SELECT中別名的地方;

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子句從上一步得到的VT6虛擬表中選出從指定位置開始的指定行數(shù)據(jù)。

注意:

offset和rows的正負(fù)帶來的影響;

當(dāng)偏移量很大時效率是很低的,可以這么做:

采用子查詢的方式優(yōu)化,在子查詢里先從索引獲取到最大id,然后倒序排,再取N行結(jié)果集

采用INNER JOIN優(yōu)化,JOIN子句里也優(yōu)先從索引獲取ID列表,然后直接關(guān)聯(lián)查詢獲得最終結(jié)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的解析之旅就結(jié)束了

參考書籍:

《MySQL性能調(diào)優(yōu)與架構(gòu)實踐》

《MySQL技術(shù)內(nèi)幕:SQL編程

尾聲:

嗯,到這里這一次的深入了解之旅就差不多真的結(jié)束了,雖然也不是很深入,只是一些東西將其東拼西湊在一起而已,參考了一些以前看過的書籍,大師之筆果然不一樣。而且在這過程中也是get到了蠻多東西的,最重要的是更進(jìn)一步意識到,計算機(jī)軟件世界的宏大呀~

責(zé)任編輯:haq

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原文標(biāo)題:步步深入:MySQL 架構(gòu)總覽->查詢執(zhí)行流程->SQL 解析順序

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