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面试官:你说说一条查询SQL的执行过程

来源:SegmentFault

时间:2023-01-10 14:58:06 219浏览 收藏

哈喽!今天心血来潮给大家带来了《面试官:你说说一条查询SQL的执行过程》,想必大家应该对数据库都不陌生吧,那么阅读本文就都不会很困难,以下内容主要涉及到MySQL、Java,若是你正在学习数据库,千万别错过这篇文章~希望能帮助到你!

为了理解这个问题,先从Mysql的架构说起,对于Mysql来说,大致可以分为3层架构。

第一层作为客户端和服务端的连接,连接器负责处理和客户端的连接,还有一些权限认证之类。比如客户端通用用户名密码连接到Mysql服务器,还有对于数据库表的执行权限。

第二层是核心层,基本上Mysql大部分的核心功能都在这一层,包括查询缓存、解析器、优化器之类,比如SQL解析、优化、索引选择,到最后生成执行计划。

第三层则是存储引擎了,Mysql通过执行引擎直接调用存储引擎API查询数据库中数据。

通过Mysql的架构分层,我们首先就可以很清晰的了解到一个SQL的大概的执行过程。

  1. 首先客户端发送请求到服务端,建立连接。
  2. 服务端先看下查询缓存是否命中,命中就直接返回,否则继续往下执行。
  3. 接着来到解析器,进行语法分析,一些系统关键字校验,校验语法是否合规。
  4. 然后优化器进行SQL优化,比如怎么选择索引之类,然后生成执行计划。
  5. 最后执行引擎调用存储引擎API查询数据,返回结果。

这就是一个很概括性的SQL执行过程,接下来,具体到每个步骤详细说明一下。

查询缓存

如果你翻看Mysql的官方文档就会知道,查询缓存在5.7.20版本已经被弃用,并且8.0的版本已经删除了。为啥要删除,可能觉得太鸡肋了吧。

我们可以通过命令来查看查询缓存是否可用。

mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'have_query_cache';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| have_query_cache | YES   |
+------------------+-------+

除此之外,查询缓存还有一些核心参数。更具体的说明可以参考官方文档

query_cache_type:是否打开查询缓存,值为0\1\2,分别对应为OFF\ON\DEMAND,ON的话则代表开启查询缓存,但是可以通过

SELECT SQL_NO_CACHE
来手动禁用,DEMAND则代表只缓存以
SELECT SQL_CACHE
开头的SQL语句。

query_cache_limit:缓存结果大小限制,如果查询结果超过大小则不会被缓存,默认是1M大小。

query_cache_size:为查询缓存分配的内存大小,他是1024的整数倍。

query_cache_min_res_unit:查询缓存分配内存块的最小单位,默认为4KB。这是查询缓存分配内存的基本单位,即便比如查询的数据只有1个字节,也会按照最小内存单元大小来分配内存空间。

在进行SQL解析之前,系统会判断查询缓存是否打开,如果打开,就拿缓存中的查询和传入的查询比较,如果完全一样,就会从缓存中直接返回。

但是需要特别注意的是,无论大小写、空格还是注释,都会影响缓存的命中结果,也就是说必须完全一样!

比如以下的SQL大小写不同、多了空格都无法命中查询缓存。

select * from user;
SELECT * from user;
select   * from user;

解析器&预处理器

如果查询缓存未命中,就会进入正常的SQL执行环节。

首先就像我们正常的业务开发一样,第一步都是对参数的规则校验,Mysql也一样,解析器会进行词法语法分析,基于语法规则对SQL进行校验。

比如关键字是否使用正确啊,或者说关键字顺序是不是正确,比如说你把

select
写成了
selct
order by
写成了
by order

如果校验OK,那么就生成一颗“解析树”。

接着预处理器就是进一步依据合法规则生成的解析树进行校验,比如表名、列名是否存在等等。

优化器

如果说解析器和预处理器是我们业务逻辑的前置校验环节,优化器就是真正的处理业务逻辑的地方。

一条查询SQL可以有N种执行方式,优化器的最终目标是找到最好的执行计划,交给执行引擎去执行。

但是实际使用中我们经常会发现,Mysql经常有选择错索引的情况,我明明有更快的索引,结果它不用,导致搞出了慢查询。

这是因为Mysql的优化器是基于成本模型的优化器,他只是基于已有的成本计算公式来选择一个成本最低的执行方式,这个执行方式不一定会是最快的,只能说大多数时候,优化器的选择比我们自己的选择更准确。

总的来说,这个优化过程太复杂了,流程大致就是下图所示,更详细的内容可以看《数据库查询优化器的艺术原理解析与SQL性能》这本书(我实在是懒得看了,吐了)。

执行引擎

大部分核心的事情已经被优化器处理完了,最后执行引擎只要根据生成好的执行计划查询数据返回就好了,这一步相对就挺简单了。

执行引擎只需要根据执行计划的指令调用存储引擎的API就可以了。

当然这一步如果可以缓存查询结果,那么就在这个阶段把查询结果缓存下来,然后把结果返回给客户端就可以了。

总结

一图胜千言。

以上就是本文的全部内容了,是否有顺利帮助你解决问题?若是能给你带来学习上的帮助,请大家多多支持golang学习网!更多关于数据库的相关知识,也可关注golang学习网公众号。

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