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MySQL查询执行过程

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:4人阅读

MySQL查询执行路径

1. 客户端发送一条查询给服务器;

2. 服务器先会检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段;

3. 服务器端进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划;

4. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询;

5. 将结果返回给客户端。

查询缓存(query cache)

在解析一个查询语句之前,如果查询缓存是打开的,那么MySQL会优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据。这个检查是通过一个对大小写敏感的哈希查找实现的。查询和缓存中的查询即使只有一个字节不同,那也不会匹配缓存结果,这种情况查询会进入下一个阶段的处理。

如果当前的查询恰好命中了查询缓存,那么在返回查询结果之前MySQL会检查一次用户权限。这仍然是无须解析查询SQL语句的,因为在查询缓存中已经存放了当前查询需要访问的表信息。如果权限没有问题,MySQL会跳过所有其他阶段,直接从缓存中拿到结果并返回给客户端。这种情况下,查询不会被解析,不用生成执行计划,不会被执行。

缓存配置参数:

mysql> show variables like 'query_cache%';

+------------------------------+---------+

| Variable_name | Value |

+------------------------------+---------+

| query_cache_limit | 1048576 |

| query_cache_min_res_unit | 4096 |

| query_cache_size | 0 |

| query_cache_type | ON |

| query_cache_wlock_invalidate | OFF |

+------------------------------+---------+

5 rows in set (0.01 sec)

query_cache_limit: MySQL能够缓存的最大结果,如果超出,则增加 Qcache_not_cached的值,并删除查询结果

query_cache_min_res_unit: 分配内存块时的最小单位大小

query_cache_size: 缓存使用的总内存空间大小,单位是字节,这个值必须是1024的整数倍,否则MySQL实际分配可能跟这个数值不同(感觉这个应该跟文件系统的blcok大小有关)

query_cache_type: 是否打开缓存 OFF: 关闭 ON: 总是打开

query_cache_wlock_invalidate: 如果某个数据表被锁住,是否仍然从缓存中返回数据,默认是OFF,表示仍然可以返回

语法解析器和预处理器

首先,MySQL通过关键字将SQL语句进行解析,并生成一棵对应的“解析树”。MySQL解析器将使用MySQL语法规则验证和解析查询。例如,它将验证是否使用错误的关键字,或者使用关键字的顺序是否正确等,再或者它还会验证引号是否能前后正确的匹配。

预处理器则根据一些MySQL规则进一步检查解析树是否合法,例如,这里讲检查数据表和数据列是否存在,还会解析名字和别名,看看它们是否有歧义。

下一步预处理器会验证权限,这通常很快,除非服务器上有非常多的权限设置。

查询优化器

现在语法树被认为合法的了,并且由优化器将其转化为执行计划。一条查询可以由很多种执行方式,最后都返回相同的结果。优化器的作用就是找到这其中最好的执行计划。

MySQL使用基于成本的优化器,它将尝试预测一个查询使用某种执行计划的成本,并选择其中成本最小的一个。最初,成本的最小单位是随机读取一个4K数据页的成本,后来成本计算公式变得更加复杂,并且引入了一些“因子”来估算某些操作的代价,如当执行一次where条件比较的成本。可以通过查询当前会话的last_query_cost的值来得知MySQL计算的当前查询的成本。

有很多种原因会导致MySQL优化器选择错误的执行计划,比如:

1. 统计信息不准确。

2. 执行计划中的成本估算不等同于实际的执行计划的成本。

3. MySQL的最优可能与你想的最优不一样。

4. MySQL从不考虑其他并发的查询,这可能会影响当前查询的速度。

5. MySQL也不是任何时候都是基于成本的优化,有时候也会基于一些固定的规则。

6. MySQL不会考虑不受其控制的成本,例如执行存储过程或者用户自定义的函数的成本。

MySQL的查询优化使用了很多优化策略来生成一个最优的执行的计划。优化策略可以分为两种,静态优化和动态优化。静态优化可以直接对解析树进行分析,并完成优化。例如优化器可以通过一些简单的代数变换将where条件转换成另一种等价形式。静态优化不依赖于特别的数值,如where条件中带入的一些常数等。静态优化在第一次完成后就一直有效,即使使用不同的参数重复查询也不会变化,可以认为是一种“编译时优化”。

相反,动态优化则和查询的上下文有关。也可能和很多其他因素有关,例如where条件中的取值、索引中条目对应的数据行数等,这些需要每次查询的时候重新评估,可以认为是“运行时优化”。

下面是一些MySQL能够处理的优化类型:

1. 重新定于关联表的顺序

2. 将外连接转化成内连接

3. 使用等价变换规则

4. 优化count()、min()和max()

5. 预估并转化为常数表达式

6. 覆盖索引扫描

7. 子查询优化

8. 提前终止查询

9. 等值传播

10. 列表in()的比较

查询执行引擎

在解析和优化阶段,MySQL将生成查询对应的执行计划,MySQL的查询执行引擎则根据这个执行计划来完成整个查询。这里执行计划是一个数据结构,而不是和很多其他的关系型数据库那样会生成对应的字节码。

相对于查询优化阶段,查询执行阶段不是那么复杂:MySQL只是简单的根据执行计划给出的指令逐步执行。在根据执行计划逐步执行的过程中,有大量的操作需要通过调用存储引擎实现的接口来完成,这些接口就是我们称为“handler API”的接口。实际上,MySQL在优化阶段就为每个表创建了一个handler实例,优化器根据这些实例的接口可以获取表的相关信息,包括表的所有列名、索引统计信息等。

返回结果给客户端

查询执行的最后一个阶段是将结果返回给客户端。即使查询不需要返回结果给客户端,MySQL仍然会返回这个查询的一些信息,如查询影响到的行数。

如果查询可以被缓存,那么MySQL在这个阶段,会将结果存放到查询缓存中。

MySQL将结果返回客户端是一个增量、逐步返回的过程。例如,在关联表操作时,一旦服务器处理完最后一个关联表,开始生成第一条结果时,MySQL就可以开始向客户端逐步返回结果集了。

这样处理有两个好处:服务器无需存储太多的结果,也就不会因为要返回太多的结果而消耗太多的内存。另外,这样的处理也让MySQL客户端第一时间获得返回的结果。

结果集中的每一行都会以一个满足MySQL客户端/服务器通信协议的封包发送,再通过TCP协议进行传输,在TCP传输过程中,可能对MySQL的封包进行缓存然后批量传输。

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