MySQL架构总览->查询执行流程->SQL解析顺序
前言：
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，而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整体架构--->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本来，再在其上添加上了本身的理解。
从上图中咱们能够看到，整个架构分为两层，上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’，下层是各类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，从名字上就能够简单了解到它们的做用，这里就再也不累述了。
2、查询执行流程
下面再向前走一些，容我根据本身的认识说一下查询执行的流程是怎样的：
1.链接
1.1客户端发起一条Query请求，监听客户端的‘链接管理模块’接收请求
1.2将请求转发到‘链接进/线程模块’
1.3调用‘用户模块’来进行受权检查
1.4经过检查后，‘链接进/线程模块’从‘线程链接池’中取出空闲的被缓存的链接线程和客户端请求对接，若是失败则建立一个新的链接请求
2.处理
2.1先查询缓存，检查Query语句是否彻底匹配，接着再检查是否具备权限，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’，通过词法分析，语法分析后生成解析树
2.3接下来是预处理阶段，处理解析器没法解决的语义，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若是是SELECT查询还会经由‘查询优化器’作大量的优化，生成执行计划
2.6模块收到请求后，经过‘访问控制模块’检查所链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，不然从新打开表文件
2.8根据表的meta数据，获取表的存储引擎类型等信息，经过接口调用对应的存储引擎处理
2.9上述过程当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‘链接进/线程模块’
3.2返回的也能够是相应的状态标识，如成功或失败等
3.3‘链接进/线程模块’进行后续的清理工做，并继续等待请求或断开与客户端的链接
一图小总结
3、SQL解析顺序
接下来再走一步，让咱们看看一条SQL语句的前世此生。
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
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>
虽然本身没想到是这样的，不过一看仍是很天然和谐的，从哪里获取，不断的过滤条件，要选择同样或不同的，排好序，那才知道要取前几条呢。
既然如此了，那就让咱们一步步来看看其中的细节吧。
准备工做
1.建立测试数据库
create database testQuery
2.建立测试表
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 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;
！如今开始SQL解析之旅吧！
1. FROM
当涉及多个表的时候，左边表的输出会做为右边表的输入，以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，过滤出全部知足ON 谓词条件的列，生成虚拟表VT1-J2。
注意：这里由于语法限制，使用了'WHERE'代替，从中读者也能够感觉到二者之间微妙的关系；
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
若是使用了外链接(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，做为外部行，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过程当中生成的临时表进行过滤，知足WHERE子句的列被插入到VT2表中。
注意：
此时由于分组，不能使用聚合运算；也不能使用SELECT中建立的别名；
与ON的区别：
若是有外部列，ON针对过滤的是关联表，主表（保留表）会返回全部的列；
若是没有添加外部列，二者的效果是同样的；
应用：
对主表的过滤应该放在WHERE；
对于关联表，先条件查询后链接则用ON，先链接后条件查询则用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；
缘由：
GROUP BY改变了对表的引用，将其转换为新的引用方式，可以对其进行下一级逻辑操做的列会减小；
个人理解是：
根据分组字段，将具备相同分组字段的记录归并成一条记录，由于每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，多个值是没法放进一条记录的，因此必须经过聚合函数将这些具备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表中的不一样的组进行过滤，只做用于分组后的数据，知足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
若是在查询中指定了DISTINCT子句，则会建立一张内存临时表（若是内存放不下，就须要存放在硬盘了）。这张临时表的表结构和上一步产生的虚拟表VT5是同样的，不一样的是对进行DISTINCT操做的列增长了一个惟一索引，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：
惟一可以使用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子句从上一步获得的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，能够这么作：
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，而后倒序排，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，而后直接关联查询得到最终结果
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，到这里这一次的深刻了解之旅就差很少真的结束了，虽然也不是很深刻，只是一些东西将其东拼西凑在一块儿而已，参考了一些之前看过的书籍，大师之笔果真不同。并且在这过程当中也是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~
另因为本人才疏学浅，其中不免存在纰漏错误之处，若发现劳烦告知修改，感谢~
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