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

更新時間：2019年01月25日 11:00:03 作者：AnnsShadoW

這篇文章主要給大家介紹了SQL語句執(zhí)行的相關(guān)內(nèi)容，文中一步步給大家深入的講解，包括MySQL架構(gòu)總覽->查詢執(zhí)行流程->SQL解析順序，需要的朋友可以參考下

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(jié)各方資料，就有了下面這一篇博文了。

本文將從MySQL總體架構(gòu)--->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(gòu)總覽：

架構(gòu)最好看圖，再配上必要的說明文字。

下圖根據(jù)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(gòu)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(jù)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(zhuǎn)發(fā)到‘連接進/線程模塊'

　　1.3調(diào)用‘用戶模塊'來進行授權(quán)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(quán)限，都成功則直接取數(shù)據(jù)返回

　　2.2上一步有失敗則轉(zhuǎn)交給‘命令解析器'，經(jīng)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(quán)限等，生成新的解析樹

　　2.4再轉(zhuǎn)交給對應的模塊處理

　　2.5如果是SELECT查詢還會經(jīng)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(quán)限

　　2.7有則調(diào)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(jù)表的meta數(shù)據(jù)，獲取表的存儲引擎類型等信息，通過接口調(diào)用對應的存儲引擎處理

　　2.9上述過程中產(chǎn)生數(shù)據(jù)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(jié)果

　　3.1Query請求完成后，將結(jié)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(jié)

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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)

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(jié)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(guān)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(guān)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(wǎng)上找到一張很形象的關(guān)于‘SQL JOINS'的解釋圖，如若侵犯了你的權(quán)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(guān)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(guān)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(shù)；

原因：

GROUP BY改變了對表的引用，將其轉(zhuǎn)換為新的引用方式，能夠?qū)ζ溥M行下一級邏輯操作的列會減少；

我的理解是：

根據(jù)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(shù)將這些具有多值的列轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)，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(nèi)存臨時表（如果內(nèi)存放不下，就需要存放在硬盤了）。這張臨時表的表結(jié)構(gòu)和上一步產(chǎn)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(shù)據(jù)。

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(jù)ORDER BY 子句的條件對結(jié)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(shù)據(jù)。

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(jié)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(guān)聯(lián)查詢獲得最終結(jié)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(jié)束了，上圖總結(jié)一下：