1 一条查询SQL如何执行
本篇文章将通过一条 SQL 的执行过程来介绍 MySQL 的基础架构。
首先有一个 user_info 表，表里有一个 id 字段，执行下面这条查询语句：
select * from user_info where id = 1;
返回结果为：
下面给出 MySQL 的基本架构示意图，可以看出 SQL 语句在 MySQL 的各个模块中的执行过程。
1.1 MySQL 基本架构
大体上，MySQL 分为 Server 层和存储引擎层两部分。
Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、执行器等，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等）和跨存储引擎的功能（如存储过程、触发器、视图）。
存储引擎层负责数据的存储和提取，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎。MySQL 5.5.5 版本后默认存储存储引擎是 InnoDB。
1.2 连接器（Connector）
在查询 SQL 语句前，肯定要先建立与 MySQL 的连接，这就是由连接器来完成的。连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。连接命令为：
mysql -h$ip -P$port -u$user -p
输入密码，验证通过后，连接器会到权限表里面查出你拥有的权限，之后这个连接里面的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限，一个用户成功建立连接后，即使管理员对这个用户的权限做了修改，也不会影响已经存在连接的权限，修改完后，只有再新建的连接才会使用新的权限设置。
连接完成后，如果你没有后续的动作，这个连接就处于空闲状态，你可以在 show processlist 命令中看到它。结果如下：
+----+------+----------------+------------------+---------+------+----------+------------------+ | Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info | +----+------+----------------+------------------+---------+------+----------+------------------+ | 3 | root | localhost:2790 | NULL | Sleep | 5878 | | NULL | | 4 | root | localhost:2791 | springcloud_sell | Sleep | 5838 | | NULL | | 7 | root | localhost:2900 | springcloud_sell | Sleep | 5838 | | NULL | | 10 | root | localhost:3627 | springcloud_sell | Query | 0 | starting | show processlist | +----+------+----------------+------------------+---------+------+----------+------------------+
客户端如果太长时间没动静，连接器就会自动将它断开；这个时间是由参数 wait_timeout 控制的，默认值是8小时。如果在连接被断开之后，客户端再次发送请求的话，就会收到一个错误提醒：Lost connection to MySQL server during query。
1.2.1 长连接和短连接
- 数据库里面，长连接是指连接成功后，如果客户端持续有请求，则一直使用同一个连接。
- 短连接则是指每次执行完很少的几次查询就断开连接，下次查询再重新建立一个。
建立连接的过程通常是比较复杂的，建议在使用中要尽量减少建立连接的动作，尽量使用长连接。但是全部使用长连接后，有时候 MySQL 占用内存涨得特别快，这是因为 MySQL 在执行过程中临时使用的内存是管理在连接对象里面的。这些资源会在连接断
开的时候才释放。所以如果长连接累积下来，可能导致内存占用太大，被系统强行杀掉（OOM），从现象看就是 MySQL 异常重启了。
怎么解决这个问题呢？可以考虑以下两种方案：
- 定期断开长连接。使用一段时间，或者程序里面判断执行过一个占用内存的大查询后，断开连接，之后要查询再重连。
- MySQL 5.7 以上版本，可以在每次执行一个比较大的操作后，通过执行 mysql_reset_connection 来重新初始化连接资源。这个过程不需要重连和重新做权限验证，但是会将连接恢复到刚刚创建完时的状态。
1.3 查询缓存（Query Cache）
在建立连接后，就开始执行 select 语句了，执行前首先会查询缓存。
MySQL 拿到查询请求后，会先查询缓存，看是不是执行过这条语句。执行过的语句及其结果会以 key-value 对的形式保存在一定的内存区域中。key 是查询的语句，value 是查询的结果。如果你的查询能够直接在这个缓存中找到 key，那么这个
value 就会被直接返回给客户端。
如果语句不在查询缓存中，就会继续后面的执行阶段。执行完成后，执行结果会被存入查询缓存中。如果查询命中缓存，MySQL 不需要执行后面的复杂操作，就可以直接返回结果，会提升效率。
但是查询缓存的失效非常频繁，只要有对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空。对于更新压力大的数据库来说，查询缓存的命中率会非常低。如果业务中需要有一张静态表，很长时间才会更新一次。比如，一个系统配置表，那这张表上的查询才适合使用查询缓存。MySQL 提供了这种按需使用的方式。可以将参数 query_cache_type 设置成 DEMAND，对于默认的 SQL 语句都将不使用查询缓存。而对于你确定要使用查询缓存的语句，可以用 SQL_CACHE 显式指定，如下：
mysql> select SQL_CACHE * from user_info where id = 1;
MySQL 8.0 版本将查询缓存的功能删除了。
1.4 分析器（Analyzer）
如果查询缓存未命中，就要开始执行语句了。首先，MySQL 需要对 SQL 语句进行解析。
分析器先会做词法分析。SQL 语句是由多个字符串和空格组成的，MySQL 需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么。MySQL 从你输入的 select 这个关键字识别出来，这是查询语句。它也要把字符串 user_info 识别成表名，把字符串 id 识别成列名。之后就要做语法分析。根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断输入的 SQL 语句是否满足 MySQL 语法。
如果你 SQL 语句不对，就会收到 You have an error in your SQL syntax 的错误提醒，比如下面这个语句 from 写成了 form。
mysql> select * form user_info where id = 1; 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'form user_info where id = 1' at line 1
一般语法错误会提示第一个出现错误的位置，所以要关注的是紧接 use near 的内容。
1.5 优化器（Optimizer）
经过分析器的词法分析和语法分析后，还要经过优化器的处理。
优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。比如你执行下面这样的语句，这个语句是执行两个表的 join：
mysql> SELECT * FROM order_master JOIN order_detail USING (order_id) WHERE order_master.pay_status = 0 AND order_detail.detail_id = 1558963262141624521;
既可以先从表 order_master 里面取出 pay_status = 0 的记录的 order_id 值，再根据 order_id 值关联到表 order_detail，再判断 order_detail 里面 detail_id 的值是否等于 1558963262141624521。
也可以先从表 order_detail 里面取出 detail_id = 1558963262141624521 的记录的 order_id 值，再根据 order_id 值关联到 order_master，再判断 order_master 里面 pay_status 的值是否等于 0。
这两种执行方法的逻辑结果是一样的，但是执行的效率会有不同，而优化器的作用就是决定选择使用哪一个方案。优化器阶段完成后，这个语句的执行方案就确定下来了，然后进入执行器阶段。
1.6 执行器（Actuator）
MySQL 通过分析器知道了要做什么，通过优化器知道了该怎么做，于是就进入了执行器阶段，开始执行语句。
开始执行的时候，要先判断一下你对这个表 user_info 有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错误，如下所示 (如果命中查询缓存，会在查询缓存返回结果的时候，做权限验证。查询也会在优化器之前调用 precheck 验证权限)。
mysql> select * from user_info where id = 1; ERROR 1142 (42000): SELECT command denied to user 'wupx'@'localhost' for table 'user_info'
如果有权限，就打开表继续执行。打开表的时候，执行器就会根据表的引擎定义，去使用这个引擎提供的接口。比如我们这个例子中的表 user_info 中，id 字段没有索引，那么执行器的执行流程是这样的：
- 调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行，判断 id 值是不是 1，如果不是则跳过，如果是则将这行存在结果集中；
- 调用引擎接口取下一行，重复相同的判断逻辑，直到取到这个表的最后一行。
- 执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端。
对于有索引的表，第一次调用的是取满足条件的第一行这个接口，之后循环取满足条件的下一行这个接口。
数据库的慢查询日志中有 rows_examined 字段，表示这个语句执行过程中扫描了多少行。这个值就是在执行器每次调用引擎获取数据行的时候累加的。在有些场景下，执行器调用一次，在引擎内部则扫描了多行，因此引擎扫描行数跟 rows_examined 并不是完全相同的。
1.7 总结
主要通过对一个 SQL 语句完整执行过程进行讲解，介绍 MySQL 的逻辑架构，MySQL 主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器这几个模块。
2 一条更新SQL如何执行
在MySQL执行更新语句时，都会涉及到redo log日志和binlog日志的读写。一条更新语句的执行过程如下：
MySQL更新语句的执行过程
从上图可以看出，MySQL在执行更新语句的时候，在服务层进行语句的解析和执行，在引擎层进行数据的提取和存储；同时在服务层对binlog进行写入，在InnoDB内进行redo log的写入。
不仅如此，在对redo log写入时有两个阶段的提交，一是binlog写入之前prepare状态的写入，二是binlog写入之后commit状态的写入。之所以要安排这么一个两阶段提交，自然是有它的道理的。现在我们可以假设不采用两阶段提交的方式，而是采用“单阶段”进行提交，即要么先写入redo log，后写入binlog；要么先写入binlog，后写入redo log。这两种方式的提交都会导致原先数据库的状态和被恢复后的数据库的状态不一致。
先写入redo log，后写入binlog：
在写完redo log之后，数据此时具有crash-safe能力，因此系统崩溃，数据会恢复成事务开始之前的状态。但是，若在redo log写完时候，binlog写入之前，系统发生了宕机。此时binlog没有对上面的更新语句进行保存，导致当使用binlog进行数据库的备份或者恢复时，就少了上述的更新语句。从而使得id=2这一行的数据没有被更新。
先写redo log后写binlog的问题
先写入binlog，后写入redo log：
写完binlog之后，所有的语句都被保存，所以通过binlog复制或恢复出来的数据库中id=2这一行的数据会被更新为a=1。但是如果在redo log写入之前，系统崩溃，那么redo log中记录的这个事务会无效，导致实际数据库中id=2这一行的数据并没有更新。
先写binlog后写redo log的问题
由此可见，两阶段的提交就是为了避免上述的问题，使得binlog和redo log中保存的信息是一致的。
3 SQL执行顺序
MySQL的语句一共分为11步，如下图所标注的那样，最先执行的总是FROM操作，最后执行的是LIMIT操作。其中每一个操作都会产生一张虚拟的表，这个虚拟的表作为一个处理的输入，只是这些虚拟的表对用户来说是透明的，但是只有最后一个虚拟的表才会被作为结果返回。如果没有在语句中指定某一个子句，那么将会跳过相应的步骤。
下面我们来具体分析一下查询处理的每一个阶段
- FORM: 对FROM的左边的表和右边的表计算笛卡尔积。产生虚表VT1
- ON: 对虚表VT1进行ON筛选，只有那些符合<join-condition>的行才会被记录在虚表VT2中。
- JOIN： 如果指定了OUTER JOIN（比如left join、 right join），那么保留表中未匹配的行就会作为外部行添加到虚拟表VT2中，产生虚拟表VT3, rug from子句中包含两个以上的表的话，那么就会对上一个join连接产生的结果VT3和下一个表重复执行步骤1~3这三个步骤，一直到处理完所有的表为止。
- WHERE： 对虚拟表VT3进行WHERE条件过滤。只有符合<where-condition>的记录才会被插入到虚拟表VT4中。
- GROUP BY: 根据group by子句中的列，对VT4中的记录进行分组操作，产生VT5.
- CUBE | ROLLUP: 对表VT5进行cube或者rollup操作，产生表VT6.
- HAVING： 对虚拟表VT6应用having过滤，只有符合<having-condition>的记录才会被 插入到虚拟表VT7中。
- SELECT： 执行select操作，选择指定的列，插入到虚拟表VT8中。
- DISTINCT： 对VT8中的记录进行去重。产生虚拟表VT9.
- ORDER BY: 将虚拟表VT9中的记录按照<order_by_list>进行排序操作，产生虚拟表VT10.
- LIMIT：取出指定行的记录，产生虚拟表VT11, 并将结果返回。
Group by,where,having 是数据库查询中最常用的几个关键字。在工作中，时常用到，前面遇到一个问题,一个查询中使用了where ,group by ,having及聚集函数时 ，执行顺序是怎么样的？为了回答这个问题，将这个三个关键字的用法整理一下。
- Where：数据库中常用的是Where关键字，用于在初始表中筛选查询。
- Group by: 对Select查询出来的数据集按照某个字段或者表达式进行分组，获得一组组的集合，然后从每组中取出一个指定字段或者表达式的值。
- Having：用于对where和group by查询出来的分组经行过滤，查处出满足条件的分组结果。
- Having只能用于Group By（分组统计语句中）
- Where是用于在初始表中筛选查询，HAVING用于在WHERE和GROUP BY 结果分组中查询
- Having子句中的每一个元素也必须出现在select列表中
- Having语句可以使用聚合函数，而where不使用
当一个语句中同时含有where、group by 、having及聚集函数时，执行顺序如下：
- 执行where子句查找符合条件的数据；
- 使用group by 子句对数据进行分组；对group by 子句形成的组运行聚集函数计算每一组的值；
- 最后用having 子句去掉不符合条件的组。
- having 子句中的每一个元素也必须出现在select列表中。有些数据库例外，如oracle.
- having子句和where子句都可以用来设定限制条件以使查询结果满足一定的条件限制。
- having子句限制的是组，而不是行。where子句中不能使用聚集函数，而having子句中可以。
99 直接读这些牛人的原文
