从零起步学习MySQL || 第五章：select语句的执行过程是怎么样的？（结合源码深度解析）

🧩 一、整体流程概览

MySQL 的执行过程可以分为两大部分：

1. Server 层（SQL 层）：负责连接管理、解析、优化、执行等逻辑。

2. 存储引擎层（Engine 层）：负责数据的存取，比如 InnoDB、MyISAM 等。

可以理解为：

Server 层决定 "查什么、怎么查"，

存储引擎层负责 "去磁盘拿数据回来"。

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⚙️ 二、执行流程的 7 个核心阶段

假设你执行了：

SELECT name FROM user WHERE id = 1;

我们来看看 MySQL 内部经历的全过程。

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① 连接器（Connection Manager）

• 当客户端（比如 Navicat、Java 应用中的 JDBC）发起连接时，MySQL 首先由 连接器 处理。

• 验证用户名、密码，建立 TCP 连接。

• 如果连接成功，会分配一个线程来处理这个客户端的后续请求。

🧠 知识点

• 长连接（connection pool）可以复用连接，避免频繁建立/销毁 TCP。

• 但长连接可能导致 内存膨胀 （因为线程上下文缓存），可通过 mysql_reset_connection() 重置。这一过程无需重连和重新做权限验证，但是会将连接恢复至刚刚创建完的状态。

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② 查询缓存（Query Cache）【MySQL 8.0 已移除】

• 旧版本 MySQL（<8.0）会先看这条 SQL 是否在缓存中。

• 如果命中缓存，直接返回结果。

• 因为更新任意表会导致缓存失效，所以性能反而不稳定，现代 MySQL 不再使用。

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③ 解析器（Parser）

• 词法分析：把 SQL 拆成 token（如 SELECT、name、FROM、user 等）（分析关键字）。

• 语法分析：生成 语法树（Parse Tree）。

  • 检查语法是否正确（例如是否缺少关键字等）。

  • 如果语法有问题，这里就会报错

🧠 类比理解

就像编译器在编译源代码时，先把源码拆解成语法结构。

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④ 预处理器（Preprocessor）

• 进一步验证 SQL 的合法性：

  • 表、字段是否存在；

  • 用户是否有权限；

  • 名称是否有歧义。

  • 将 * 修改为所有列

根据源码发现，如果有表或字段不存在，会在语法分析后，预处理前出现报错

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⑤ 优化器（Optimizer）

这是 MySQL 智能的地方 ------ 选择最优执行计划。

优化器的主要任务：

• 确定使用哪个索引；

• 确定表连接顺序；

• 是否可以利用索引覆盖；

• 是否可以进行查询重写、常量折叠等。

📘 示例

SELECT * FROM user WHERE age > 20 AND name = 'Tom';

优化器可能决定：

• 使用 name 索引（因为选择性更高），

• 先过滤出 name='Tom' 再判断 age > 20。

🧠 查看优化器决策

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age > 20 AND name = 'Tom';

可查看执行计划、索引使用情况、行扫描数等。

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⑥ 执行器（Executor）

索引下推

前提假设

假设 t_user 表有以下结构：

• 主键：id（聚簇索引，存储完整行数据）。
• 二级索引：idx_age（包含 age 列，且包含 reward 列 ，即索引中存储了 age 和 reward 的值）。
• 数据示例（简化）：

id	age	reward
1	21	50000
2	22	100000
3	23	80000
4	24	100000
5	25	120000

有索引下推时，reward = 100000 的判断会提前到存储引擎层，减少不必要的回表。过程如下：

步骤 1：Server 层发起查询，定位初始记录

Server 层调用存储引擎接口，要求找到满足 age > 20 的第一条二级索引记录 （即 age=21 对应的索引项，对应 id=1）。

步骤 2：存储引擎层提前过滤 reward 条件

存储引擎定位到 age=21 的二级索引记录后，不立即回表 ，而是先检查索引中包含的 reward 列：

• 该记录的 reward=50000，不满足 reward=100000 → 直接跳过这条索引记录，不回表。

步骤 3：遍历下一条索引记录，重复过滤

存储引擎继续取下一条 age > 20 的索引记录（age=22，对应 id=2）：

• 检查索引中的 reward=100000 → 满足条件 → 执行回表 ：根据 id=2 到聚簇索引中取出完整行数据（id=2, age=22, reward=100000），返回给 Server 层。

步骤 4：Server 层最终校验并返回

Server 层拿到回表后的完整行，检查所有查询条件（这里只剩最终校验，通常已符合），将记录发送给客户端。

步骤 5：继续遍历剩余索引记录

存储引擎继续遍历后续 age > 20 的索引记录：

• age=23（reward=80000）→ 不满足，跳过，不回表；
• age=24（reward=100000）→ 满足，回表，返回给 Server 层；
• age=25（reward=120000）→ 不满足，跳过，不回表。

🧩 执行器与引擎的关系

• 执行器只管"要什么数据"；

• 存储引擎负责"怎么取数据"。

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⑦ 存储引擎层（Engine Layer）

以 InnoDB 为例（MySQL 默认引擎）：

1. 根据索引（B+ 树）定位数据页（Page）；

2. 如果数据页在 Buffer Pool（内存缓存），直接返回；

3. 如果不在内存中，从磁盘加载到 Buffer Pool；

4. 把对应行数据返回给执行器；

5. 执行器拿到结果后，返回给客户端。

🧠 知识点：Buffer Pool

• InnoDB 的数据按页（通常 16KB）为单位管理；

• 缓存热数据，减少磁盘 I/O；

• 类似于操作系统的页缓存机制。

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🔍 三、整个执行流程图（简化版）

客户端
   │
   ▼
连接器 → [查询缓存(已废弃)] → 解析器 → 预处理器 → 优化器 → 执行器
                                                         │
                                                         ▼
                                                 存储引擎（InnoDB）
                                                         │
                                                         ▼
                                               磁盘数据 / Buffer Pool

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🚀 四、性能优化角度总结

1. 连接层优化：使用连接池，避免频繁创建连接。

2. SQL 优化 ：查看执行计划（EXPLAIN），确认索引是否被使用。

3. 索引优化：建立合适的联合索引、覆盖索引。

4. 缓存优化：利用应用层缓存（Redis），减少频繁查询。

5. 内存优化 ：调大 innodb_buffer_pool_size，让更多数据命中内存。

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🧭 五、完整示例总结

以语句：

SELECT name FROM user WHERE id = 1;

整个过程如下：

1. 客户端通过 TCP 连接到 MySQL；

2. 连接器验证身份；

3. SQL 进入解析器生成语法树；

4. 预处理器验证表和列；

5. 优化器确定使用主键索引；

6. 执行器调用 InnoDB；

7. InnoDB 在 Buffer Pool 查找对应页；

8. 若页存在，直接返回；否则读磁盘；

9. 执行器将结果返回客户端；

10. 客户端接收并显示结果。