MySQL 语句执行过程详解

待我称王封你为后i 2023-07-04 12:42 13阅读 0赞

**MySQL 原理篇**

[MySQL 索引机制][MySQL]

[MySQL 体系结构及存储引擎][MySQL 1]

[MySQL 语句执行过程详解][MySQL 2]

[MySQL 执行计划详解][MySQL 3]

[MySQL InnoDB 缓冲池][MySQL InnoDB]

[MySQL InnoDB 事务][MySQL InnoDB 1]

[MySQL InnoDB 锁][MySQL InnoDB 2]

[MySQL InnoDB MVCC][]

[MySQL InnoDB 实现高并发原理][MySQL InnoDB 3]

[MySQL InnoDB 快照读在RR和RC下有何差异][MySQL InnoDB _RR_RC]

当客户端向 MySQL 发送一个请求的时候，MySQL 的执行过程如下图所示：

![643613-20191111091508652-88041355.png][]

### MySQL 客户端/服务端通信 ###

#### 通信机制 ####

MySQL 客户端与服务端的通信方式是 “ 半双工 ”。

*  全双工：双向通信，发送同时也可以接收
 *  半双工：双向通信，同时只能接收或者是发送，无法同时做操作
 *  单工：只能单一方向传送

一旦一端开始发送消息，另一端要接收完整个消息才能响应它，所以我们无法也无须将一个消息切成小块独立发送，也没有办法进行流量控制。

客户端用一个单独的数据包将查询请求发送给服务器，所以当查询语句很长的时候，需要设置 max\_allowed\_packet 参数。

但是需要注意的是，如果查询实在是太大，服务端会拒绝接收更多数据并抛出异常。

与之相反的是，服务器响应给用户的数据通常会很多，由多个数据包组成。但是当服务器响应客户端请求时，客户端必须完整的接收整个返回结果，而不能简单的只取前面几条结果，然后让服务器停止发送。

因而在实际开发中，尽量保持查询简单且只返回必需的数据，减小通信间数据包的大小和数量是一个非常好的习惯，这也是查询中尽量避免使用 SELECT \* 以及加上 LIMIT 限制的原因之一。

#### 连接状态 ####

对于一个 MySQL 的连接，或者说一个线程，时刻都有一个状态来标识这个连接正在做什么。

可以通过如下命令来查看连接的状态：

show full processlist
    show processlist

![643613-20191111091627906-26522514.png][]

详细的状态集描述参考官网：[https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/general-thread-states.html][https_dev.mysql.com_doc_refman_5.7_en_general-thread-states.html]

这里简单介绍几个常用的连接状态：

*  **Sleep**：线程正在等待客户端发送数据
 *  **Query**：连接线程正在执行查询
 *  **Locked**：线程正在等待表锁的释放
 *  **Sorting result**：线程正在对结果进行排序
 *  **Sending data**：向请求端返回数据

对于出现问题的连接可以通过 kill \{id\} 的方式进行杀掉。

### 查询缓存 ###

**工作原理：**

*  缓存 SELECT 操作的结果集和 SQL 语句。
 *  新的 SELECT 语句，先去查询缓存，判断是否存在可用的记录集，需要注意的是在判断的时候，要求 SQL 语句完全一样（SQL 两端允许存在空格）才会匹配到缓存数据。

#### 缓存参数 ####

MySQL 的缓存参数在配置文件中设置，可以通过如下命令来查看缓存的参数：

show variables like 'query_cache%'

![643613-20191111091721665-981244249.png][]

1.  **query\_cache\_type**

1.  1.  0：不启用查询缓存，默认值
    2.  1：启用查询缓存，只要符合查询缓存的要求，客户端的查询语句和记录集都可以缓存起来，供其他客户端使用，SQL 语句中加上 SQL\_NO\_CACHE 将不缓存
    3.  2：启用查询缓存，只要查询语句中添加了参数：SQL\_CACHE，且符合查询缓存的要求，客户端的查询语句和记录集，则可以缓存起来，供其他客户端使用

1.  **query\_cache\_size**

1.  1.  总的缓存池的大小，允许设置 query\_cache\_size 的值最小为40K，默认1M，推荐设置为64M/128M
    2.  当总的缓存池大小超过设置的值时，会按照时间顺序，让最老的缓存失效

1.  **query\_cache\_limit**

1.  1.  指定单个查询能够使用的缓冲区大小，默认设置为1M

#### 缓存执行情况 ####

可以通过如下命令来查看缓存情况：

show status like 'Qcache%'

![643613-20191111091816106-1596601690.png][]

1.  **Qcache\_free\_blocks**

1.  1.  Query Cache 中目前还有多少剩余的 blocks。如果该值显示较大，则说明 Query Cache 中的内存碎片较多了，可能需要寻找合适的机会进行整理

1.  **Qcache\_free\_memory**

1.  1.  Query Cache 中目前剩余的内存大小。通过这个参数我们可以较为准确的观察出当前系统中的Query Cache 内存大小是否足够，是需要增加还是过多了

1.  **Qcache\_hits**

1.  1.  缓存命中次数。通过这个参数我们可以查看到 Query Cache 的基本效果

1.  **Qcache\_inserts**

1.  1.  插入缓存的记录数，通过 Qcache\_hits 和 Qcache\_inserts 两个参数我们就可以算出 Query Cache 的命中率，Query Cache 命中率 = Qcache\_hits / ( Qcache\_hits + Qcache\_inserts )

1.  **Qcache\_lowmem\_prunes**

1.  1.  多少条 Query 因为内存不足而被清除出 Query Cache。通过 Qcache\_lowmem\_prunes 和 Qcache\_free\_memory 相互结合，能够更清楚的了解到我们系统中 Query Cache 的内存大小是否真的足够，是否经常出现因为内存不足而有 Query 被清除

1.  **Qcache\_not\_cached**

1.  1.  因为 query\_cache\_type 的设置或者不能被 cache 的 Query 的数量

1.  **Qcache\_queries\_in\_cache**

1.  1.  当前 Query Cache 中 cache 的 Query 数量

1.  **Qcache\_total\_blocks**

1.  1.  当前 Query Cache 中的 block 数量

#### 不会缓存的情况 ####

1.  当查询语句中设置了 SQL\_NO\_CACHE，则不会被缓存。
2.  当查询语句中有一些不确定的数据时，则不会被缓存。如包含函数 NOW() ，CURRENT\_DATE() 等类似的函数，或者用户自定义的函数，存储函数，用户变量等都不会被缓存。
3.  当查询的结果大于 query\_cache\_limit 设置的值时，结果不会被缓存。
4.  对于 InnoDB 引擎来说，当一个语句在事务中修改了某个表，那么在这个事务提交之前，所有与这个表相关的查询都无法被缓存。因此长时间执行事务，会大大降低缓存命中率。
5.  查询的表是系统表。
6.  查询语句不涉及到表。

#### 缓存有哪些坑？ ####

1.  在查询之前必须先检查是否命中缓存，浪费计算资源。

1.  如果这个查询可以被缓存，那么执行完成后，MySQL 发现查询缓存中没有这个查询，则会将结果存入查询缓存，这会带来额外的系统消耗。

1.  针对表进行写入或更新数据时，将对应表的所有缓存都设置失效。

1.  如果查询缓存很大或者碎片很多时，这个操作可能带来很大的系统消耗。

#### 适用场景 ####

以读为主的业务，数据生成 之后就不常改变的业务，比如门户类、新闻类、报表类、论坛类。

### 查询优化处理 ###

#### 查询优化处理的三个阶段 ####

1.  **解析 SQL**

1.  1.  通过 lex 语法分析，yacc 语法分析将 SQL 语句解析成解析树。
    2.  lex、yacc 语法参考：[https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/lex/][https_www.ibm.com_developerworks_cn_linux_sdk_lex]

1.  **预处理阶段**

1.  1.  根据 MySQL 的语法的规则进一步检查解析树的合法性，如：检查数据的表和列是否存在，解析名字和别名的设置。还会进行权限的验证

1.  **查询优化器**

1.  1.  优化器的主要作用就是找到最优的执行计划

#### 查询优化器如何找到最优执行计划 ####

这里介绍几种优化方式，更多的可以参考《高性能MySQL\_第3版（中文）》

1.  **使用等价变化规则**

1.  1.  5 = 5 and a > 5 改写成 a > 5
    2.  a < b and a = 5 改写成 b > 5 and a = 5
    3.  基于联合索引，调整条件位置等

1.  **优化 count、min、max 等函数**

1.  1.  InnoDB 引擎 min 函数只需找索引最左边
    2.  InnoDB 引擎 max 函数只需找索引最右边
    3.  MyISAM 引擎 count(\*)，不需要计算，直接返回

1.  **覆盖索引扫描**

1.  **子查询优化**

1.  1.  `select * from (select * from user where id = 1) as t;`，会被优化成一级查询

1.  **提前终止查询**

1.  1.  用了 limit 关键字或者使用不存在的条件，获取到 limit 所需要的数据后，就不再遍历接下来的数据

1.  **IN 的优化**

1.  1.  MySQL 对于 IN 的查询，会先进性排序，再采用二分查找的方式查找数据
    2.  比如表中的数据是 1,2,3,4,5，where 条件是 id IN(2,1,3)，在进行 IN 操作的时候，会先对 IN 中的数据排序，变成 1,2,3，然后取出一条数据1先和2比较，1<2，则往2的左边查找，进而找到1，接下来就是再获取一条数据重复上面的查找步骤。
    3.  其他关系型数据库不会采用二分查找的方式，而是和 or 的方式一样，where id=1 or id=2 or id=3，从表中获取一条数据和 where 条件中的 or 的数据一个一个比对。

MySQL 的查询优化器是基于成本计算的原则，它会尝试各种执行计划，数据抽样的方式进行试验（随机的读取一个 4K 的数据块进行分析）。

#### 执行计划 ####

这块内容比较多，后面会单独提供一篇文章描述

### 查询执行引擎 ###

调用插件式的存储引擎的原子 API 进行执行计划的执行。

### 返回客户端 ###

1.  有需要做缓存的，执行缓存操作
2.  增量的返回执行结果，开始生成第一条结果时，MySQL 就开始往请求方逐步返回数据，这样做的好处是 MySQL 服务器无须保存过多的数据，浪费内存，用户体验好，马上就拿到了数据

### 参考 ###

[http://www.sohu.com/a/233335431\_468739][http_www.sohu.com_a_233335431_468739]

[MySQL]: https://www.yuque.com/yinjianwei/vyrvkf/ei2evb
[MySQL 1]: https://www.yuque.com/yinjianwei/vyrvkf/vu1ggy
[MySQL 2]: https://www.yuque.com/yinjianwei/vyrvkf/ri4ks7
[MySQL 3]: https://www.yuque.com/yinjianwei/vyrvkf/qeog7k
[MySQL InnoDB]: https://www.yuque.com/yinjianwei/vyrvkf/karbt2
[MySQL InnoDB 1]: https://www.yuque.com/yinjianwei/vyrvkf/cl4weh
[MySQL InnoDB 2]: https://www.yuque.com/yinjianwei/vyrvkf/ei0mep
[MySQL InnoDB MVCC]: https://www.yuque.com/yinjianwei/vyrvkf/skszul
[MySQL InnoDB 3]: https://www.yuque.com/yinjianwei/vyrvkf/cky0ic
[MySQL InnoDB _RR_RC]: https://www.yuque.com/yinjianwei/vyrvkf/wig7wg
[643613-20191111091508652-88041355.png]: https://img2018.cnblogs.com/i-beta/643613/201911/643613-20191111091508652-88041355.png
[643613-20191111091627906-26522514.png]: https://img2018.cnblogs.com/i-beta/643613/201911/643613-20191111091627906-26522514.png
[https_dev.mysql.com_doc_refman_5.7_en_general-thread-states.html]: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/general-thread-states.html
[643613-20191111091721665-981244249.png]: https://img2018.cnblogs.com/i-beta/643613/201911/643613-20191111091721665-981244249.png
[643613-20191111091816106-1596601690.png]: https://img2018.cnblogs.com/i-beta/643613/201911/643613-20191111091816106-1596601690.png
[https_www.ibm.com_developerworks_cn_linux_sdk_lex]: https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/lex/
[http_www.sohu.com_a_233335431_468739]: http://www.sohu.com/a/233335431_468739