一条SQL如何被MySQL架构中的各个组件操作执行的？

砖业洋__2023-08-08 13:51

1. 单表查询SQL在MySQL架构中的各个组件的执行过程

简单用一张图说明下，MySQL架构有哪些组件，接下来给大家用SQL语句分析

假如SQL语句是这样

SELECT class_no FROM student WHERE name = 'lcy' AND age > 18 GROUP BY class_no

其中name为索引，我们按照时间顺序来分析一下

  1. 客户端：客户端（如MySQL命令行工具、Navicat、MySQL Workbench或其他应用程序）发送SQL查询到MySQL服务器。

  2. 连接器：连接器负责与客户端建立连接、管理连接和维护连接。当客户端连接到MySQL服务器时，连接器验证客户端的用户名和密码，然后分配一个线程来处理客户端的请求。

  3. 查询缓存：查询缓存用于缓存先前执行过的查询及其结果。当收到新的查询请求时，MySQL首先检查查询缓存中是否已有相同的查询及其结果。如果查询缓存中有匹配的查询结果，MySQL将直接返回缓存的结果，而无需再次执行查询。但是，如果查询缓存中没有匹配的查询结果，MySQL将继续执行查询。查询缓存在MySQL 8.0中已被移除，不详细解释。

  4. 分析器：

    • 解析查询语句，检查语法。
    • 验证表名和列名的正确性。
    • 生成查询树。

  5. 优化器：分析查询树，考虑各种执行计划，估算不同执行计划的成本，选择最佳的执行计划。在这个例子中，优化器可能会选择使用name索引进行查询，因为name是索引列。

  6. 执行器：根据优化器选择的执行计划，向存储引擎发送请求，获取满足条件的数据行。

  7. 存储引擎（如InnoDB）：

    • 负责实际执行索引扫描，如在student表的name索引上进行等值查询，因查询全部列，涉及到回表访问磁盘。
    • 在访问磁盘之前，先检查InnoDB的缓冲池（Buffer Pool）中是否已有所需的数据页。如果缓冲池中有符合条件的数据页，直接使用缓存的数据。如果缓冲池中没有所需的数据页，从磁盘加载数据页到缓冲池中。

  8. 执行器：

    • 对于每个找到的记录，再次判断记录是否满足索引条件name。这是因为基于索引条件加载到内存中是数据页，数据页中也有可能包含不满足索引条件的记录，所以还要再判断一次name条件，满足name条件则继续判断age > 18过滤条件。
    • 根据class_no对满足条件的记录进行分组。
    • 执行器将处理后的结果集返回给客户端。

在整个查询执行过程中，这些组件共同协作以高效地执行查询。客户端负责发送查询，连接器管理客户端连接，查询缓存尝试重用先前查询结果，解析器负责解析查询，优化器选择最佳执行计划，执行器执行优化器选择的计划，存储引擎（如InnoDB）负责管理数据存储和访问。这些组件的协同作用使得MySQL能够高效地执行查询并返回结果集。

根据索引列过滤条件加载索引的数据页到内存这个操作是存储引擎做的。加载到内存中之后，执行器会进行索引列和非索引列的过滤条件判断。

2. SELECT的各个关键字在哪里执行？

根据执行顺序，如下：

（1）FROM：FROM子句用于指定查询所涉及的数据表。在查询执行过程中，执行器需要根据优化器选择的执行计划从存储引擎中获取指定表的数据。

（2）ON：ON子句用于指定连接条件，它通常与JOIN子句一起使用。在查询执行过程中，执行器会根据ON子句中的条件从存储引擎获取满足条件的记录。如果连接条件涉及到索引列，存储引擎可能会使用索引进行优化。

（3）JOIN：JOIN子句用于指定表之间的连接方式（如INNER JOIN, LEFT JOIN等）。在查询执行过程中，执行器会根据优化器选择的执行计划，从存储引擎中获取需要连接的表的数据。然后，执行器根据JOIN子句的类型和ON子句中的连接条件，对数据进行连接操作。

（4）WHERE：执行器对从存储引擎返回的数据进行过滤，只保留满足WHERE子句条件的记录。部分过滤条件如果涉及到索引，在存储引擎层就已经进行了过滤。

（5）GROUP BY：执行器对满足WHERE子句条件的记录按照GROUP BY子句中指定的列进行分组。

（6）HAVING：执行器在进行分组后，根据HAVING子句条件对分组后的记录进行进一步过滤。

（7）SELECT：执行器根据优化器选择的执行计划来获取查询结果。

（8）DISTINCT：执行器对查询结果进行去重，只返回不重复的记录。

（9）ORDER BY：执行器对查询结果按照ORDER BY子句中指定的列进行排序。

（10）LIMIT：执行器根据LIMIT子句中指定的限制条件对查询结果进行截断，只返回部分记录

3. 表关联查询SQL在MySQL架构中的各个组件的执行过程

sql 复制代码 
SELECT s.id, s.name, s.age, sc.subject, sc.score
FROM student s
JOIN stu_score sc ON s.id = sc.student_id
WHERE s.age > 18 AND sc.subject_id = 3 AND sc.score > 80;

这个例子中，student_id和score是联合索引，age是索引。 我们按照时间顺序来分析一下

  1. 连接器：当客户端连接到MySQL服务器时，连接器负责建立和管理连接。它验证客户端提供的用户名和密码，确定客户端具有相应的权限，然后建立连接。

  2. 查询缓存：MySQL服务器在处理查询之前，会先检查查询缓存。如果查询缓存中已经存在相同的查询及其结果集，服务器将直接返回缓存中的结果，而不再执行后续的查询处理。由于查询缓存在MySQL 8.0中已被移除，我们在这个示例中不再详细讨论。

  3. 解析器：解析器的主要任务是解析SQL查询语句，确保查询语法正确。解析器会将查询语句分解成多个组成部分，例如表、列、条件等。在这个示例中，解析器会识别出涉及的表（student和score）以及需要的列（id、name、age、subject、score）。

  4. 优化器：优化器的职责是根据解析器提供的信息生成执行计划。它会分析多种可能的执行策略，并选择成本最低的策略。在这个示例中，优化器可能会选择age索引和student_id与score的联合索引。对于连接操作，优化器还要决定连接策略，例如是否使用Nested-Loop Join或Hash Join等一些连接策略。优化器还会根据表的大小、索引、查询条件和统计信息来决定哪张表作为驱动表，以及选择最佳的连接策略。例如，如果两个表的大小差异很大，Nested-Loop Join 可能是一个好的选择，而对于大小相似的两个表，Hash Join 或 Sort-Merge Join 可能更加高效。

  5. 执行器：根据优化器生成的执行计划处理查询，向存储引擎发送请求，获取满足条件的数据行。

  6. 存储引擎（如InnoDB）：存储引擎基于执行器的请求，负责管理数据的存储和检索。存储引擎首先接收来自执行器的请求，该请求可能是基于优化器的执行计划。

    • 存储引擎首先接收来自执行器的请求。请求可能包括获取满足查询条件的数据行，以及使用哪种扫描方法（如全表扫描或索引扫描）。

    • 假设执行器已经决定使用索引扫描。在这个示例中，存储引擎可能会先对student表进行索引扫描（使用age索引），然后对score表进行索引扫描（使用student_id和score的联合索引）。

    • 存储引擎会根据请求查询相应的索引结构。在student表中，存储引擎会找到满足age > 18条件的记录。在score表中，存储引擎会找到满足subject_id = 3 AND score > 80条件的记录。

    • 一旦找到了满足条件的记录，存储引擎需要将这些记录所在的数据页从磁盘加载到内存中。存储引擎首先检查缓冲池（InnoDB Buffer Pool），看这些数据页是否已经存在于内存中。如果已经存在，则无需再次从磁盘加载。如果不存在，存储引擎会将这些数据页从磁盘加载到缓冲池中。

    • 加载到缓冲池中的记录可以被多个查询共享，这有助于提高查询效率。

  7. 执行器：处理连接、排序、聚合、过滤等操作。

    • 在内存中执行连接操作，将student表和score表的数据行连接起来。
    • 对连接后的结果集进行过滤，只保留满足查询条件（age > 18、subject_id = 3、score > 80）的数据行。
    • 将过滤后的数据行作为查询结果返回给客户端。

前面说过，根据存储引擎根据索引条件加载到内存的数据页有多数据，可能有不满足索引条件的数据，如果执行器不再次进行索引条件判断， 则无法判断哪些记录满足索引条件的，虽然在存储引擎判断过了，但是在执行器还是会有索引条件age > 18、subject_id = 3、score > 80的判断。

我们再以全局视野来分析一下

  1. 确定驱动表: 首先，MySQL优化器会选择一个表作为"驱动表"。通常，返回记录数较少的表会被选为驱动表。假设stu_score表中满足subject_id = 3 AND score > 80条件的记录数量较少，那么这张表可能被选为驱动表。这是优化器的工作，它预估哪个表作为驱动表更为高效，制定执行计划。虽然驱动表的选择很大程度上是基于预估的返回记录数，但实际选择还会受其他因素影响，例如表之间的连接类型、可用的索引等。

  2. 使用驱动表的索引进行筛选: 优化器会首先对驱动表进行筛选。如果stu_score是驱动表，优化器会使用student_id和score的联合索引来筛选出subject_id = 3 AND score > 80的记录。这是执行器按照优化器的计划向存储引擎发出请求，获取需要的数据。存储引擎负责访问索引，并根据索引找到满足条件的数据行或数据页。

  3. 连接操作: 执行器会基于上一步从驱动表中筛选出的记录对另一个表（即student表）进行连接。这时，执行器会使用student表上的索引（如id索引）来高效地找到匹配的记录。

  4. 进一步的筛选: 在连接的过程中，执行器会考虑student表的其他筛选条件，如age > 18。这一步通常是在连接过程中完成的，而不是在连接操作完成后再次进行筛选。所以，student表可能会使用WHERE id=? AND age > 18进行筛选，这个id值实际上就是从stu_score表中筛选出的student_id的值。这也是执行器的工作，执行器在连接过程中或之后，根据优化器制定的计划进一步筛选结果集。

  5. 返回结果: 这是执行器最后的步骤，返回最终的查询结果。

4. LEFT JOIN将过滤条件放在子查询中再关联和放在WHERE子句上有什么区别？

先看例子

查询1

sql 复制代码 
SELECT s.id, s.name, s.age, sc.subject, sc.score
FROM student s
LEFT JOIN score sc ON s.id = sc.student_id
WHERE s.age > 18 AND sc.subject = 'math' AND sc.score > 80;

查询2

sql 复制代码 
SELECT s.id, s.name, s.age, sc.subject, sc.score
FROM (SELECT id, name, age FROM student WHERE age > 18) s
LEFT JOIN (SELECT student_id, subject, score FROM score WHERE subject = 'math' AND score > 80) sc 
ON s.id = sc.student_id

查询3

sql 复制代码 
SELECT s.id, s.name, s.age, sc.subject, sc.score
FROM student s
LEFT JOIN score sc ON s.id = sc.student_id AND s.age > 18 AND sc.subject = 'math' AND sc.score > 80;

先给出结论: 查询2和3是一样的，也就是过滤条件放在子查询中和放在on上面是一样的 ，后面就只讨论查询1、2 ，查询1和查询2是不一样的，过滤条件放在where子句中和放在子查询再关联查询出的结果也是有区别的。

分析一下

从运行结果来看 ，对于查询1

sql 复制代码 
SELECT s.id, s.name, s.age, sc.subject, sc.score
FROM student s
LEFT JOIN score sc ON s.id = sc.student_id
WHERE s.age > 18 AND sc.subject = 'math' AND sc.score > 80;

在这个查询中，首先执行LEFT JOIN，将student表和score表连接起来。连接操作是基于s.id = sc.student_id条件进行的。LEFT JOIN操作会保留左表（student表）中的所有行，即使它们在右表（score表）中没有匹配的行。如果右表中没有匹配的行，那么右表的列将显示为NULL。

然后，WHERE子句会过滤连接后的结果集，只保留那些满足s.age > 18 and sc.subject = 'math' and sc.score > 80条件的行。这意味着，右表为NULL的记录将被排除，因为连接后的记录不满足右表的过滤条件sc.subject = 'math' and sc.score > 80。

简化一下模型：

sql 复制代码 
SELECT * FROM table1
LEFT JOIN table2 ON table1.id = table2.id
WHERE table2.name = 'test';

这个查询试图获取所有table1的行，以及table2中名为'test'的行。然而，由于过滤条件位于WHERE子句中，那些在table2中找不到匹配（即table2.name != 'test' 或 table2.name IS NULL）的table1的行将被过滤掉。结果就是，这个查询实际上相当于一个INNER JOIN，而不是一个LEFT JOIN。

对于查询2：

sql 复制代码 
SELECT s.id, s.name, s.age, sc.subject, sc.score
FROM (select id, name, age from student where age > 18) s
LEFT JOIN (select subject, score from score where subject = 'math' AND score > 80) sc 
ON s.id = sc.student_id

在这个查询中，我们首先执行两个子查询。第一个子查询从student表中选择所有age > 18的行，而第二个子查询从score表中选择所有subject = 'math' and score > 80的行。这意味着，在进行连接操作之前，我们已经对两个表分别进行了过滤。

接下来，执行LEFT JOIN操作，将过滤后的s和sc子查询的结果集连接起来，基于s.id = sc.student_id条件。因为LEFT JOIN操作会保留左表（s子查询的结果集）中的所有行，右表为NULL的记录包含了。

结果差异：

查询1和查询2的主要区别在于WHERE子句和子查询的使用。查询1在连接操作后应用过滤条件，这可能导致右表为NULL的关联记录因为右表的过滤条件而被排除在外。而查询2在连接操作之前就已经过滤了表中的数据，这意味着查询结果会包含所有左表过滤条件的记录，以及右表过滤条件的记录和NULL的记录。

如果查询1想保留右表为NULL的记录，只需要改为WHERE s.age > 18 AND (sc.student_id is null OR (sc.subject = 'math' AND sc.score > 80));这样查询1和2会有相同的结果集。

我们分析一下这两个查询在MySQL架构中各个组件中执行的区别

对于查询1：

sql 复制代码 
SELECT s.id, s.name, s.age, sc.subject, sc.score
FROM student s
LEFT JOIN score sc ON s.id = sc.student_id
WHERE s.age > 18 AND sc.subject = 'math' AND sc.score > 80;

  1. 连接器：客户端与服务器建立连接。

  2. 查询缓存：检查缓存是否存在此查询的结果。如果有，直接返回结果。否则，继续执行。

  3. 解析器：解析查询语句，检查语法是否正确。

  4. 优化器：对查询进行优化，生成执行计划，决定连接和过滤条件的顺序等。

  5. 执行器：开始请求执行查询。

  6. 存储引擎（InnoDB）：从磁盘或者缓冲池读取满足条件的数据行（s.id = sc.student_id），因为是left join，所以即便sc.student_id为null也会被关联。

  7. 执行器：将从存储引擎获取的数据行进行左连接，应用过滤条件s.age > 18 and sc.subject = 'math' and sc.score > 80进行过滤，将结果集返回给客户端。

当查询包含索引列的条件时，MySQL的存储引擎会首先利用索引在磁盘上定位到满足索引条件的记录。接着，将这些索引数据对应的数据页加载到内存中的缓冲池。然后，执行器在内存中对这些记录进行进一步的过滤，根据索引条件和非索引列的条件来过滤数据。

当查询涉及到非聚集索引时，需要回表的操作会导致聚集索引和非聚集索引都被加载到内存中。但是，如果查询只涉及到聚集索引（如主键查询），那么只需要加载聚集索引的数据页即可。

对于查询2

sql 复制代码 
SELECT s.id, s.name, s.age, sc.subject, sc.score
FROM (SELECT id, name, age FROM student WHERE age > 18) s
LEFT JOIN (SELECT student_id, subject, score FROM score WHERE subject = 'math' AND score > 80) sc 
ON s.id = sc.student_id

  1. 连接器：客户端与服务器建立连接。

  2. 查询缓存：检查缓存是否存在此查询的结果。如果有，直接返回结果。否则，继续执行。

  3. 解析器：解析查询语句，检查语法是否正确。

  4. 优化器：决定使用哪些索引进行查询优化，以及确定连接顺序。

  5. 执行器：开始请求执行子查询。

  6. 存储引擎（InnoDB）：首先，对student表进行扫描，将满足条件s.age > 18的记录对应的数据页加载到缓冲池(如果缓冲池没有这个页的数据)。然后，使用subject = 'math' AND score > 80对score表进行扫描，将满足条件的记录对应的数据页加载到缓冲池(如果缓冲池没有这个页的数据)。

  7. 执行器：对从存储引擎获取的数据应用所有的过滤条件，过滤后的结果存入临时表 ，执行主查询，从临时表中获取数据，将s和sc进行左连接，根据s.id = sc.student_id组合结果。将连接后的结果返回给客户端。

从这里我们可以看出，查询2是先过滤后连接，每张表的索引都很重要，如果没设置好索引，单表过滤会全表扫描。

写SQL的时候，查询1和查询2到底采用哪种方式呢？

根据不同情况各有应用场景，需要注意的是，对于查询2，子查询的结果集被存储在一个临时表中，临时表不会继承原始索引，包括聚集索引和非聚集索引，所以刚刚的例子中，临时表中s.id和sc.student_id已经不是任何索引列了 。对于查询1，最终满足关联条件s.id = sc.student_id的所有记录都会被加载到内存后再进行过滤。

  1. 当单表过滤后的数据量较小时，查询2可能是一个更好的选择，因为它可以减少关联操作的数据量，从而提高查询效率。子查询阶段，MySQL依然会利用原始表上的索引进行过滤。子查询执行完成后，将过滤后的数据存储在临时表中。所以查询2的方式可以优化的点就是在单表查询时尽可能的利用索引。

  2. 当单表过滤后的数据量较大时，查询1可能更合适，因为它可以更好地利用索引进行关联操作。这样可以减少关联操作的时间开销，查询2因为临时表不继承索引，表关联的时间开销比较大。

对于外连接比如LEFT JOIN，由于业务和表设计的原因，有时候不得不使用查询2的方式先子查询后连接，这种情况请注意利用好单表索引条件。这种情况我在开发中遇到过几次了！！

5. 聚集索引和全表扫描有什么区别呢？

走 PRIMARY索引（聚集索引）和全表扫描有什么区别 呢？准确来说，使用InnoDB存储引擎的情况下，全表扫描的数据和聚集索引的数据在InnoDB表空间中的存储位置是相同的，也就是说它们的内存地址也是相同的。所以你也可以理解为，他们其实都是在聚集索引上操作的 （聚集索引B+树的叶子结点是根据主键排好序的完整的用户记录，包含表里的所有字段），区别就在于

全表扫描将聚集索引B+树的叶子结点从左到右依次顺序扫描并判断条件。

聚集索引是利用二分思想将聚集索引B+树到指定范围区间进行扫描，比如select * from demo_info where id in (1, 2)这种条件字段是主键id，可以很好的利用PRIMARY索引进行二分的快速查询。

在MyISAM中，全表扫描的数据和索引数据的存储位置是分开的。然而MyISAM已经被InnoDB取代，不再是MySQL的推荐存储引擎，从MySQL5.5开始，InnoDB就成了MySQL的默认存储引擎。

默认情况下，InnoDB使用一个名为ibdata1的共享表空间文件存储所有的数据和索引，包括聚集索引和二级索引（又称非聚集索引或辅助索引）。

欢迎一键三连~

有问题请留言，大家一起探讨学习

----------------------Talk is cheap, show me the code-----------------------

相关推荐
希忘auto24 分钟前
详解MySQL安装
java·mysql
运维佬32 分钟前
在 MySQL 8.0 中，SSL 解密失败，在使用 SSL 加密连接时出现了问题
mysql·adb·ssl
Runing_WoNiu1 小时前
MySQL与Oracle对比及区别
数据库·mysql·oracle
天道有情战天下1 小时前
mysql锁机制详解
数据库·mysql
CodingBrother1 小时前
MySQL 中单列索引与联合索引分析
数据库·mysql
布川ku子2 小时前
[2024最新] java八股文实用版（附带原理）---Mysql篇
java·mysql·面试
晴天飛 雪3 小时前
Spring Boot MySQL 分库分表
spring boot·后端·mysql
yc_xym3 小时前
【MySQL】MySQL基础知识复习（上）
数据库·mysql
传说中高人3 小时前
MySQL技巧之跨服务器数据查询：基础篇-删除语句如何写
数据库·mysql
Suwg2093 小时前
【mysql】基于城市多边形，配合mysql库，查询目标点是否在指定城市内
数据库·mysql
热门推荐
01玄机平台应急响应—webshell查杀02【HarmonyOS】HUAWEI DevEco Studio 下载地址汇总03组基轨迹建模 GBTM的介绍与实现（Stata 或 R）04新版微信小程序获取用户手机号05全面解析：构建基于深度学习的安全帽检测系统（UI界面+YOLO代码+数据集）06Windows10安装PCL1.14.0及点云配准07【TC3xx芯片】TC3xx芯片电源管理系统PMS详解08Ubuntu 20.04使用Livox mid 360 测试 FAST_LIO09基于YOLOv10深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测10【软件工程】UML用例图介绍和实例说明