第01章_MySQL逻辑架构及SQL执行原理
文章目录
- 1. 服务器处理客户端请求
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- 1.2 Connectors.
- 1.3 MySQL Server
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- 1.3.1 第一层：连接层
- 1.3.2 第二层：服务层
- 1.3.3 第三层：引擎层
- 1.4 存储层
- 1.5 小结
- 2. SQL执行流程
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- 2.1 MySQL中的SQL执行流程
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- 2.1.1 查询缓存
- 2.2.2 解析器
- 2.2.3 优化器
- 2.2.4 执行器
- 2.2SQL执行计划
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- 1) 确认profiling是否开启
- 2) 多次执行相同SQL查询
- 3) 查看profiles
- 4) 查看profile
- 3.SQL语法顺序
- 3. 数据库缓冲池（buffer pool）
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- 3.1 数据库缓冲池和查询缓存
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- 1) 缓冲池（Buffer Pool）
- 2) 查询缓存
- 3.2 缓冲池如何读取数据
- 3.3 查看/设置缓冲池的大小
- 3.4 多个Buffer Pool实例
- 3.5 引申问题
1. 服务器处理客户端请求
首先MySQL是典型的C/S架构，即Clinet/Server 架构，服务端程序使用的mysqld。
不论客户端进程和服务器进程是采用哪种方式进行通信，最后实现的效果是：客户端进程向服务器进程发送一段文本（SQL语句），服务器进程处理后再向客户端进程发送一段文本（处理结果）。
那服务器进程对客户端进程发送的请求做了什么处理，才能产生最后的处理结果呢？这里以查询请求为例展示：
下面具体展开如下：
1.2 Connectors.
Connectors, 指的是不同语言中与SQL的交互。MySQL首先是一个网络程序，在TCP之上定义了自己的应用层协议。所以要使用MySQL，我们可以编写代码，跟MySQL Server 建立TCP连接，之后按照其定义好的协议进行交互。或者比较方便的方法是调用SDK，比如Native C API、JDBC、PHP等各语言MySQL Connecotr,或者通过ODBC。但通过SDK来访问MySQL，本质上还是在TCP连接上通过MySQL协议跟MySQL进行交互
接下来的MySQL Server结构可以分为如下三层：
1.3 MySQL Server
1.3.1 第一层：连接层
系统（客户端）访问 MySQL 服务器前，做的第一件事就是建立 TCP 连接。 经过三次握手建立连接成功后， MySQL 服务器对 TCP 传输过来的账号密码做身份认证、权限获取。
- 用户名或密码不对，会收到一个Access denied for user错误，客户端程序结束执行
- 用户名密码认证通过，会从权限表查出账号拥有的权限与连接关联，之后的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限
TCP 连接收到请求后，必须要分配给一个线程专门与这个客户端的交互。所以还会有个线程池(Connection Pool)，去走后面的流程。每一个连接从线程池中获取线程，省去了创建和销毁线程的开销。
所以连接管理的职责是负责认证、管理连接、获取权限信息。
1.3.2 第二层：服务层
第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化及部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。
在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化：如确定查询表的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。
如果是SELECT语句，服务器还会查询内部的缓存。如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。但大多数时候查询缓存是个鸡肋，命中率极低。
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SQL Interface: SQL接口
- 接收用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果。比如SELECT … FROM就是调用SQL Interface
- MySQL支持DML（数据操作语言）、DDL（数据定义语言）、存储过程、视图、触发器、自定 义函数等多种SQL语言接口
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Parser: 解析器
- 在解析器中对 SQL 语句进行语法分析、语义分析。将SQL语句分解成数据结构，并将这个结构传递到后续步骤，以后SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的。如果在分解构成中遇到错误，那么就说明这个SQL语句是不合理的。
- 在SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析，并为其创建
语法树，并根据数据字典丰富查询语法树，会 验证该客户端是否具有执行该查询的权限 。创建好语法树后，MySQL还会对SQl查询进行语法上的优化，进行查询重写。
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Optimizer: 查询优化器
- SQL语句在语法解析之后、查询之前会使用查询优化器确定 SQL 语句的执行路径，生成一个 执行计划 。
- 这个执行计划表明应该 使用哪些索引 进行查询（全表检索还是使用索引检索），表之间的连 接顺序如何，最后会按照执行计划中的步骤调用存储引擎提供的方法来真正的执行查询，并将 查询结果返回给用户。
- 它使用“ 选取-投影-连接 ”策略进行查询。例如：
SELECT id,name FROM student WHERE gender = '女';这个SELECT查询先根据WHERE语句进行选取 ，而不是将表全部查询出来以后再进行gender过滤。 这个SELECT查询先根据id和name进行属性投影 ，而不是将属性全部取出以后再进行过滤，将这两个查询条件连接起来生成最终查询结果。
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Caches & Buffers：查询缓存组件
- MySQL内部维持着一些Cache和Buffer，比如Query Cache用来缓存一条SELECT语句的执行结 果，如果能够在其中找到对应的查询结果，那么就不必再进行查询解析、优化和执行的整个过程了，直接将结果反馈给客户端。
- 这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存，记录缓存，key缓存，权限缓存等 。 这个查询缓存可以在不同客户端之间共享 。
- 从MySQL 5.7.20开始，不推荐使用查询缓存，并在 MySQL 8.0中删除 。
1.3.3 第三层：引擎层
插件式存储引擎层（ Storage Engines），真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，对物理服务器级别维护的底层数据执行操作，服务器通过API与存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有的功能不同，这样我们可以根据自己的实际需要进行选取。
MySQL 8.0.25默认支持的存储引擎如下：
show engines;
1.4 存储层
所有的数据，数据库、表的定义，表的每一行的内容，索引，都是存在文件系统上，以文件的方式存在的，并完成与存储引擎的交互。当然有些存储引擎比如InnoDB，也支持不使用文件系统直接管理裸设备，但现代文件系统的实现使得这样做没有必要了。在文件系统之下，可以使用本地磁盘，可以使用 DAS、NAS、SAN等各种存储系统。
1.5 小结
MySQL架构图本节开篇所示。下面为了熟悉SQL执行流程方便，我们可以简化如下：
简化为三层结构：
- 连接层：客户端和服务器端建立连接，客户端发送 SQL 至服务器端；
- SQL 层（服务层）：对 SQL 语句进行查询处理；与数据库文件的存储方式无关；
- 存储引擎层：与数据库文件打交道，负责数据的存储和读取。
2. SQL执行流程
2.1 MySQL中的SQL执行流程
MySQL查询的流程：
mysql客户端通过协议与mysql服务器建连接，发送查询语句，先检查查询缓存，如果命中，直接返回结果，否则进行语句解析。
语法解析器和预处理：首先mysql通过关键字将SQL语句进行解析，并生成一颗对应的“解析树”。mysql解析器将使用mysql语法规则验证和解析查询；预处理器则根据一些mysql规则进一步检查解析树是否合法。
当解析树被认为是合法的了，查询优化器将其转化成执行计划。一条查询可以有很多种执行方式，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。
2.1.1 查询缓存
Server 如果在查询缓存中发现了这条 SQL 语句，就会直接将结果返回给客户端；如果没有，就进入到解析器阶段。需要说明的是，因为查询缓存往往效率不高，所以在 MySQL8.0 之后就抛弃了这个功能。
实际开发中可以利用Redis等工具进行缓存，效果要更好。
2.2.2 解析器
在查询缓存没有命中的情况下，解析器会对 SQL 语句进行语法分析、语义分析。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6ClFpUul-1662993297850)(C:\Users\kotena\Desktop\MySQL高级总结\1.逻辑架构\1. 逻辑架构剖析.assets\image-20220615142301226.png)]
如果SQL语句正确，则会生成一个这样的语法树：
下图是SQL分词分析的过程步骤:
至此解析器的工作任务也基本圆满了。
2.2.3 优化器
在优化器中会确定 SQL 语句的执行路径，比如是根据 全表检索 ，还是根据 索引检索 等。
经过解释器，MySQL就知道你要做什么了。在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。一条查询可以有很多种执行方式，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。
比如：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，还有表达式简化、子查询转为连接、外连接转为内连接等。
举例：如下语句是执行两个表的 join：
select *
from test1
join test2 using(ID)
where test1.name='zhangwei'
and test2.name='mysql高级课程';
# 方案1：可以先从表 test1 里面取出 name='zhangwei'的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到表 test2，再判断test2 里面 name的值是否等于 'mysql高级课程'。
# 方案2：可以先从表 test2 里面取出 name='mysql高级课程' 的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到 test1，再判断 test1 里面 name的值是否等于 zhangwei。
#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。
在查询优化器中，可以分为 逻辑查询 优化阶段和 物理查询 优化阶段。
逻辑查询优化就是通过改变SQL语句的内容来使得SQL查询更高效。通常采用的方式是对SQL语句进行等价变换，对查询进行重写。
物理查询优化，是看能否高效地使用索引。
优化的成本：
2.2.4 执行器
截止到现在，还没有真正去读写真实的表，仅仅只是产出了一个执行计划。于是就进入了执行器阶段 。
在执行之前需要判断该用户是否 具备权限 。如果没有，就会返回权限错误。如果具备权限，就执行 SQL 查询并返回结果。在 MySQL8.0 以下的版本，如果设置了查询缓存，这时会将查询结果进行缓存。
select * from test where id=1;
比如：表 test 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。
至此，这个语句就执行完成了。对于有索引的表，执行的逻辑也差不多。
SQL 语句在 MySQL 中的流程是： SQL语句→查询缓存→解析器→优化器→执行器 。
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hJ4xfMj1-1662993297852)(C:\Users\kotena\Desktop\MySQL高级总结\1.逻辑架构\1. 逻辑架构剖析.assets\image-20220615164722975.png)]](http://img.e-com-net.com/image/info8/0c2362dda7b24a7ba49a94537bec05f1.jpg)
2.2SQL执行计划
利用show profiles 可以查看sql的执行周期。需要先开启该功能：查看参数表中profiling(性能分析工具)：
1) 确认profiling是否开启
了解查询语句底层执行的过程：首先得开启profiling。开启它可以让MySQL收集在SQL
执行时所使用的资源情况，命令如下：
select @@profiling;
#
show variables like 'profiling';
profiling=0 代表关闭，我们需要把 profiling 打开，即设置为 1：
# 本次会话开启profiling
set profiling=1;
2) 多次执行相同SQL查询
然后我们执行一个 SQL 查询（你可以执行任何一个 SQL 查询）：
select * from employees;
3) 查看profiles
查看当前会话所产生的所有 profiles：
show profiles; # 显示最近的几次查询
4) 查看profile
常用查询参数：
Syntax:
SHOW PROFILE [type [, type] ... ]
[FOR QUERY n]
[LIMIT row_count [OFFSET offset]]
type: {
| ALL -- 显示所有参数的开销信息
| BLOCK IO -- 显示IO的相关开销
| CONTEXT SWITCHES -- 上下文切换相关开销
| CPU -- 显示CPU相关开销信息
| IPC -- 显示发送和接收相关开销信息
| MEMORY -- 显示内存相关开销信息
| PAGE FAULTS -- 显示页面错误相关开销信息
| SOURCE -- 显示和Source_function,Source_file,Source_line 相关的开销信息
| SWAPS -- 显示交换次数相关的开销信息
}
显示执行计划，查看程序的执行步骤：
Mysql5.7：使用了查询缓存，执行计划如下
Mysql8: 取消了查询缓存，执行计划如下
# 查询结果说明
Opening tables：打开表
init ： 初始化
System lock ：系统锁
optimizing ： 优化sql
statistics ： 统计
preparing ：准备执行
executing ：执行sql
Sending data ：发送数据
Sorting result ：排序
end ：结束
query end ：查询 结束
closing tables ： 关闭表 ／去除TMP 表
freeing items ： 释放物品
cleaning up ：清理
在 8.0 版本之后，MySQL 不再支持缓存的查询
3.SQL语法顺序
随着Mysql版本的更新换代，其优化器也在不断的升级，优化器会分析不同执行顺序产生的性能消耗不同而动态调整执行顺序。
需求：查询每个部门年龄高于20岁的人数且高于20岁人数不能少于2人，显示人数最多的第一名部门信息
下面是经常出现的查询顺序：
3. 数据库缓冲池（buffer pool）
InnoDB 存储引擎是以页为单位来管理存储空间的，我们进行的增删改查操作其实本质上都是在访问页面（包括读页面、写页面、创建新页面等操作）。而磁盘 I/O 需要消耗的时间很多，而在内存中进行操作，效率则会高很多，为了能让数据表或者索引中的数据随时被我们所用，DBMS 会申请占用内存来作为数据缓冲池 ，在真正访问页面之前，需要把在磁盘上的页缓存到内存中的 Buffer Pool 之后才可以访问。
这样做的好处是可以让磁盘活动最小化，从而 减少与磁盘直接进行 I/O 的时间 。要知道，这种策略对提升 SQL 语句的查询性能来说至关重要。如果索引的数据在缓冲池里，那么访问的成本就会降低很多。
3.1 数据库缓冲池和查询缓存
缓冲池和查询缓存是一个东西吗？不是。
1) 缓冲池（Buffer Pool）
首先我们需要了解在 InnoDB 存储引擎中，缓冲池都包括了哪些。
在 InnoDB 存储引擎中有一部分数据会放到内存中，缓冲池则占了这部分内存的大部分，它用来存储各种数据的缓存，如下图所示：
从图中，你能看到 InnoDB 缓冲池包括了数据页、索引页、插入缓冲、锁信息、自适应 Hash 和数据字典信息等。
缓存池的重要性：
缓存原则：
“ 位置 * 频次 ”这个原则，可以帮我们对 I/O 访问效率进行优化。
首先，位置决定效率，提供缓冲池就是为了在内存中可以直接访问数据。
其次，频次决定优先级顺序。因为缓冲池的大小是有限的，比如磁盘有 200G，但是内存只有 16G，缓冲池大小只有 1G，就无法将所有数据都加载到缓冲池里，这时就涉及到优先级顺序，会优先对使用频次高的热数据进行加载 。
缓冲池的预读特性:
缓冲池的作用就是提升 I/O 效率，而我们进行读取数据的时候存在一个“局部性原理”，也就是说我们使用了一些数据，大概率还会使用它周围的一些数据，因此采用“预读”的机制提前加载，可以减少未来可能的磁盘 I/O 操作。
2) 查询缓存
那么什么是查询缓存呢？
查询缓存是提前把 查询结果缓存起来，这样下次不需要执行就可以直接拿到结果。需要说明的是，在 MySQL 中的查询缓存，不是缓存查询计划，而是查询对应的结果。因为命中条件苛刻，而且只要数据表 发生变化，查询缓存就会失效，因此命中率低。
3.2 缓冲池如何读取数据
缓冲池管理器会尽量将经常使用的数据保存起来，在数据库进行页面读操作的时候，首先会判断该页面 是否在缓冲池中，如果存在就直接读取，如果不存在，就会通过内存或磁盘将页面存放到缓冲池中再进行读取。
缓存在数据库中的结构和作用如下图所示：
如果我们执行 SQL 语句的时候更新了缓存池中的数据，那么这些数据会马上同步到磁盘上吗？
实际上，当我们对数据库中的记录进行修改的时候，首先会修改缓冲池中页里面的记录信息，然后数据库会以一定的频率刷新到磁盘中。注意并不是每次发生更新操作，都会立即进行磁盘回写。缓冲池会采用一种叫做 checkpoint 的机制 将数据回写到磁盘上，这样做的好处就是提升了数据库的整体性能。
比如，当缓冲池不够用时，需要释放掉一些不常用的页，此时就可以强行采用checkpoint的方式，将不常用的脏页回写到磁盘上，然后再从缓存池中将这些页释放掉。这里的脏页 (dirty page) 指的是缓冲池中被修改过的页，与磁盘上的数据页不一致。
3.3 查看/设置缓冲池的大小
如果你使用的是 MySQL MyISAM 存储引擎，它只缓存索引，不缓存数据，对应的键缓存参数为key_buffer_size，你可以用它进行查看。
如果你使用的是 InnoDB 存储引擎，可以通过查看 innodb_buffer_pool_size 变量来查看缓冲池的大小。命令如下：
show variables like 'innodb_buffer_pool_size';
你能看到此时 InnoDB 的缓冲池大小只有 134217728/1024/1024=128MB。我们可以修改缓冲池大小，比如改为256MB，方法如下：
set global innodb_buffer_pool_size = 268435456;
或者：
[server]
innodb_buffer_pool_size = 268435456
3.4 多个Buffer Pool实例
[server]
innodb_buffer_pool_instances = 2
这样就表明我们要创建2个 Buffer Pool 实例。
我们看下如何查看缓冲池的个数，使用命令：
show variables like 'innodb_buffer_pool_instances';
那每个 Buffer Pool 实例实际占多少内存空间呢？其实使用这个公式算出来的：
innodb_buffer_pool_size/innodb_buffer_pool_instances
也就是总共的大小除以实例的个数，结果就是每个 Buffer Pool 实例占用的大小。
不过也不是说 Buffer Pool 实例创建的越多越好，分别管理各个 Buffer Pool 也是需要性能开销的，InnDB规定：当Innodb_buffer_pool_size的值小于1G的时候设置多个实例是无效的，InnoDB会默认把Innodb_buffer_pool_instances的值修改为1。而我们鼓励在 Buffer Pool 大于等于 1G 的时候设置多个 Buffer Pool 实例。
3.5 引申问题
Buffer Pool（数据库缓冲）是MySQL内存结构中十分核心的一个组成。
当我们查询数据的时候，会先去 Buffer Pool 中查询。如果 Buffer Pool 中不存在，存储引擎会先将数据从磁盘加载到 Buffer Pool 中，然后将数据返回给客户端；同理，当我们更新某个数据的时候，如果这个数据不存在于 Buffer Pool，同样会先数据加载进来，然后修改内存的数据。被修改的数据会在之后统一刷入磁盘。
我更新到一半突然发生错误了，想要回滚到更新之前的版本，该怎么办？连数据持久化的保证、事务回滚都做不到还谈什么崩溃恢复？
答案：Redo Log & Undo Log