佳木斯湛栽影视文化发展公司

主頁 > 知識庫 > SQL語句執(zhí)行深入講解(MySQL架構總覽-;查詢執(zhí)行流程-;SQL解析順序)

SQL語句執(zhí)行深入講解(MySQL架構總覽-;查詢執(zhí)行流程-;SQL解析順序)

熱門標簽:Linux服務器 AI電銷 服務外包 鐵路電話系統(tǒng) 地方門戶網站 網站排名優(yōu)化 百度競價排名 呼叫中心市場需求

前言:

一直是想知道一條SQL語句是怎么被執(zhí)行的,它執(zhí)行的順序是怎樣的,然后查看總結各方資料,就有了下面這一篇博文了。

本文將從MySQL總體架構--->查詢執(zhí)行流程--->語句執(zhí)行順序來探討一下其中的知識。

一、MySQL架構總覽:

架構最好看圖,再配上必要的說明文字。

下圖根據參考書籍中一圖為原本,再在其上添加上了自己的理解。

 

從上圖中我們可以看到,整個架構分為兩層,上層是MySQLD的被稱為的‘SQL Layer',下層是各種各樣對上提供接口的存儲引擎,被稱為‘Storage Engine Layer'。其它各個模塊和組件,從名字上就可以簡單了解到它們的作用,這里就不再累述了。

二、查詢執(zhí)行流程

下面再向前走一些,容我根據自己的認識說一下查詢執(zhí)行的流程是怎樣的:

1.連接

  1.1客戶端發(fā)起一條Query請求,監(jiān)聽客戶端的‘連接管理模塊'接收請求

  1.2將請求轉發(fā)到‘連接進/線程模塊'

  1.3調用‘用戶模塊'來進行授權檢查

  1.4通過檢查后,‘連接進/線程模塊'從‘線程連接池'中取出空閑的被緩存的連接線程和客戶端請求對接,如果失敗則創(chuàng)建一個新的連接請求

2.處理

  2.1先查詢緩存,檢查Query語句是否完全匹配,接著再檢查是否具有權限,都成功則直接取數據返回

  2.2上一步有失敗則轉交給‘命令解析器',經過詞法分析,語法分析后生成解析樹

  2.3接下來是預處理階段,處理解析器無法解決的語義,檢查權限等,生成新的解析樹

  2.4再轉交給對應的模塊處理

  2.5如果是SELECT查詢還會經由‘查詢優(yōu)化器'做大量的優(yōu)化,生成執(zhí)行計劃

  2.6模塊收到請求后,通過‘訪問控制模塊'檢查所連接的用戶是否有訪問目標表和目標字段的權限

  2.7有則調用‘表管理模塊',先是查看table cache中是否存在,有則直接對應的表和獲取鎖,否則重新打開表文件

  2.8根據表的meta數據,獲取表的存儲引擎類型等信息,通過接口調用對應的存儲引擎處理

  2.9上述過程中產生數據變化的時候,若打開日志功能,則會記錄到相應二進制日志文件中

3.結果

  3.1Query請求完成后,將結果集返回給‘連接進/線程模塊'

  3.2返回的也可以是相應的狀態(tài)標識,如成功或失敗等

  3.3‘連接進/線程模塊'進行后續(xù)的清理工作,并繼續(xù)等待請求或斷開與客戶端的連接

一圖小總結

 

三、SQL解析順序

接下來再走一步,讓我們看看一條SQL語句的前世今生。

首先看一下示例語句

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 >

然而它的執(zhí)行順序是這樣的

FROM left_table>
ON join_condition>
join_type> JOIN right_table>
WHERE where_condition>
GROUP BY group_by_list>
HAVING having_condition>
SELECT 
DISTINCT select_list>
ORDER BY order_by_condition>
LIMIT limit_number>

雖然自己沒想到是這樣的,不過一看還是很自然和諧的,從哪里獲取,不斷的過濾條件,要選擇一樣或不一樣的,排好序,那才知道要取前幾條呢。

既然如此了,那就讓我們一步步來看看其中的細節(jié)吧。

準備工作

1.創(chuàng)建測試數據庫

create database testQuery

2.創(chuàng)建測試表

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.插入數據

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.最后想要的結果

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;

!現(xiàn)在開始SQL解析之旅吧!

1. FROM

當涉及多個表的時候,左邊表的輸出會作為右邊表的輸入,之后會生成一個虛擬表VT1。

(1-J1)笛卡爾積

計算兩個相關聯(lián)表的笛卡爾積(CROSS JOIN) ,生成虛擬表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 |
+-----+------+-----+------+
rows in set (0.00 sec)

(1-J2)ON過濾

基于虛擬表VT1-J1這一個虛擬表進行過濾,過濾出所有滿足ON 謂詞條件的列,生成虛擬表VT1-J2。

注意:這里因為語法限制,使用了'WHERE'代替,從中讀者也可以感受到兩者之間微妙的關系;

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 |
+-----+------+-----+------+
rows in set (0.00 sec)

(1-J3)添加外部列

如果使用了外連接(LEFT,RIGHT,FULL),主表(保留表)中的不符合ON條件的列也會被加入到VT1-J2中,作為外部行,生成虛擬表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 |
+-----+------+------+------+
rows in set (0.00 sec)

下面從網上找到一張很形象的關于‘SQL JOINS'的解釋圖,如若侵犯了你的權益,請勞煩告知刪除,謝謝。

 

2. WHERE

對VT1過程中生成的臨時表進行過濾,滿足WHERE子句的列被插入到VT2表中。

注意:

此時因為分組,不能使用聚合運算;也不能使用SELECT中創(chuàng)建的別名;

與ON的區(qū)別:

如果有外部列,ON針對過濾的是關聯(lián)表,主表(保留表)會返回所有的列;

如果沒有添加外部列,兩者的效果是一樣的;

應用:

對主表的過濾應該放在WHERE;

對于關聯(lián)表,先條件查詢后連接則用ON,先連接后條件查詢則用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 |
+-----+------+------+------+
rows in set (0.00 sec)

3. GROUP BY

這個子句會把VT2中生成的表按照GROUP BY中的列進行分組。生成VT3表。

注意:

其后處理過程的語句,如SELECT,HAVING,所用到的列必須包含在GROUP BY中,對于沒有出現(xiàn)的,得用聚合函數;

原因:

GROUP BY改變了對表的引用,將其轉換為新的引用方式,能夠對其進行下一級邏輯操作的列會減少;

我的理解是:

根據分組字段,將具有相同分組字段的記錄歸并成一條記錄,因為每一個分組只能返回一條記錄,除非是被過濾掉了,而不在分組字段里面的字段可能會有多個值,多個值是無法放進一條記錄的,所以必須通過聚合函數將這些具有多值的列轉換成單值;

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 |
+-----+------+------+------+
rows in set (0.00 sec)

4. HAVING

這個子句對VT3表中的不同的組進行過濾,只作用于分組后的數據,滿足HAVING條件的子句被加入到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 |
+-----+------+------+------+
rows in set (0.00 sec)

5. SELECT

這個子句對SELECT子句中的元素進行處理,生成VT5表。

(5-J1)計算表達式 計算SELECT 子句中的表達式,生成VT5-J1

(5-J2)DISTINCT

尋找VT5-1中的重復列,并刪掉,生成VT5-J2

如果在查詢中指定了DISTINCT子句,則會創(chuàng)建一張內存臨時表(如果內存放不下,就需要存放在硬盤了)。這張臨時表的表結構和上一步產生的虛擬表VT5是一樣的,不同的是對進行DISTINCT操作的列增加了一個唯一索引,以此來除重復數據。

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 |
+-----+-------+
rows in set (0.00 sec)

6.ORDER BY

從VT5-J2中的表中,根據ORDER BY 子句的條件對結果進行排序,生成VT6表。

注意:

唯一可使用SELECT中別名的地方;

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 |
+-----+-------+
rows in set (0.00 sec)

7.LIMIT

LIMIT子句從上一步得到的VT6虛擬表中選出從指定位置開始的指定行數據。

注意:

offset和rows的正負帶來的影響;

當偏移量很大時效率是很低的,可以這么做:

采用子查詢的方式優(yōu)化,在子查詢里先從索引獲取到最大id,然后倒序排,再取N行結果集

采用INNER JOIN優(yōu)化,JOIN子句里也優(yōu)先從索引獲取ID列表,然后直接關聯(lián)查詢獲得最終結果

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 |
+-----+-------+
row in set (0.00 sec)

至此SQL的解析之旅就結束了,上圖總結一下:

 

參考書籍:

  • 《MySQL性能調優(yōu)與架構實踐》
  • 《MySQL技術內幕:SQL編程》

尾聲:

  嗯,到這里這一次的深入了解之旅就差不多真的結束了,雖然也不是很深入,只是一些東西將其東拼西湊在一起而已,參考了一些以前看過的書籍,大師之筆果然不一樣。而且在這過程中也是get到了蠻多東西的,最重要的是更進一步意識到,計算機軟件世界的宏大呀~

  另由于本人才疏學淺,其中難免存在紕漏錯誤之處,若發(fā)現(xiàn)勞煩告知修改,感謝~

總結

以上就是這篇文章的全部內容了,希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對腳本之家的支持。

您可能感興趣的文章:
  • MySQL語句執(zhí)行順序和編寫順序實例解析
  • mysql代碼執(zhí)行結構實例分析【順序、分支、循環(huán)結構】
  • 簡單了解mysql語句書寫和執(zhí)行順序
  • 簡單了解MySQL SELECT執(zhí)行順序
  • 有關mysql中sql的執(zhí)行順序的小問題
  • sql和MySQL的語句執(zhí)行順序分析
  • 淺談mysql執(zhí)行過程以及順序

標簽:衡水 蘭州 湘潭 仙桃 黃山 銅川 湖南 崇左

巨人網絡通訊聲明:本文標題《SQL語句執(zhí)行深入講解(MySQL架構總覽-;查詢執(zhí)行流程-;SQL解析順序)》,本文關鍵詞  ;如發(fā)現(xiàn)本文內容存在版權問題,煩請?zhí)峁┫嚓P信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內容系統(tǒng)采集于網絡,涉及言論、版權與本站無關。
  • 相關文章
  • 收縮
    • 微信客服
    • 微信二維碼
    • 電話咨詢

    • 400-1100-266
    墨竹工卡县| 玉屏| 浮梁县| 土默特左旗| 罗甸县| 富锦市| 元氏县| 福州市| 玛纳斯县| 木兰县| 漳浦县| 长宁县| 兴仁县| 东山县| 广南县| 梨树县| 浮山县| 遂宁市| 蒲江县| 安远县| 海兴县| 广州市| 绥中县| 南平市| 霞浦县| 保康县| 桐梓县| 噶尔县| 古丈县| 鸡泽县| 龙门县| 惠州市| 西峡县| 岳西县| 监利县| 岳池县| 嵩明县| 庆城县| 旌德县| 大庆市| 泗水县|