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[数据库]步步深入:MySQL架构总览


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,然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总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识。
 
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
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
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 totalFROM  table1 AS aLEFT JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uidWHERE  a. NAME = 'mike'GROUP BY  a.uidHAVING  count(b.oid) < 2ORDER BY  total DESCLIMIT 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。
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;
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。
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;




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;
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。
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。
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;
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
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:

 
尾声:
  嗯,到这里这一次的深入了解之旅就差不多真的结束了,虽然也不是很深入,只是一些东西将其东拼西凑在一起而已,参考了一些以前看过的书籍,大师之笔果然不一样。而且在这过程中也是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~
  另由于本人才疏学浅,其中难免存在纰漏错误之处,若发现劳烦告知修改,感谢~






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