# 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';
⑦. 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
⑧. 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。
⑨. 下面为了熟悉SQL执行流程方便,我们可以简化如下:
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
②. 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。这就意味着查询匹配的 鲁棒性大大降低 ,只有 相同的查询操作才会命中查询缓存 。两个查询请求在任何字符上的不同(例如:空格、注释、大小写),都会导致缓存不会命中。因此MySQL 的 查询缓存命中率不高
③. 如果查询请求中包含某些系统函数、用户自定义变量和函数、一些系统表,如 mysql、information_schema、 performance_schema 数据库中的表,那这个请求就不会被缓存。以某些系统函数举例,可能同样的函数的两次调用会产生不一样的结果,比如函数 NOW ,每次调用都会产生最新的当前时间,如果在一个查询请求中调用了这个函数,那即使查询请求的文本信息都一样,那不同时间的两次查询也应该得到不同的结果,如果在第一次查询时就缓存了,那第二次查询的时候直接使用第一次查询的结果就是错误的
④. 既然是缓存,那就有它缓存失效的时候 。MySQL的缓存系统会监测涉及到的每张表,只要该表的结构或者数据被修改,如对该表使用了 INSERT 、 UPDATE 、 DELETE 、 TRUNCATE TABLE 、 ALTERTABLE、DROP TABLE 或 DROP DATABASE 语句,那使用该表的所有高速缓存查询都将变为无效并从高速缓存中删除!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
⑤. 总之,因为查询缓存往往弊大于利,查询缓存的失效非常频繁
⑤. 一般建议大家在静态表里使用查询缓存,什么叫静态表呢?就是一般我们极少更新的表。比如,一个系统配置表、字典表,那这张表上的查询才适合使用查询缓存。好在MySQL也提供了这种"按需使用"的方式。你可以将my.cnf参数query_cache_type设置成DEMAND
my.cnf
#query_cache_type有3个值 0代表关闭查询缓存OFF,1代表开启ON,2(DEMAND)代表当sql语句中有SQL_CACHE关键词时才缓存
query_cache_type=2
mysql> select SQL_CACHE * from test where ID=5;
# 查看当前mysql实例是否开启缓存机制
mysql> show global variables like "%query_cache_type%";
mysql> show status like'%Qcache%'; //查看运行的缓存信息
①. 解析器:在解析器中对SQL语句进行语法分析、语义分析
②. 如果没有命中查询缓存,就要开始真正执行语句了。首先,MySQL需要知道你要做什么,因此需要对SQL语句做解析。SQL语句的分析分为词法分析与语法分析。
③. 分析器先做“词法分析”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条 SQL 语句,MySQL 需要识别出里面 的字符串分别是什么,代表什么。
④. MySQL从你输入的"select"这个关键字识别出来,这是一个查询语句。它也要把字符串"T"识别成"表名 T",把字符串"ID"识别成"列 ID"。
⑤. 接着,要做“语法分析”。根据词法分析的结果,语法分析器(比如:Bison)会根据语法规则,判断你输 入的这个SQL语句是否满足MySQL语法
# 错误的SQL
select department_id,job_id, avg(salary) from employees group by department_id;
①. 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
②. 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。
如果你还有一些疑问,比如优化器是怎么选择索引的,有没有可能选择错等。后面讲到索引我们再谈。
select * from test where id=1;
select @profiling;
show variables like '%profiling'
mysql> select @@profiling;
+-------------+
| @@profiling |
+-------------+
| 0 |
+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql>set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM employees;
mysql> SELECT * FROM employees;
mysql> show profiles; # 显示最近的几次查询
+----------+------------+-------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+-------------------------+
| 1 | 0.00085275 | SELECT * FROM employees |
| 2 | 0.00090275 | SELECT * FROM employees |
+----------+------------+-------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show profile;
+--------------------------------+----------+
| Status | Duration |
+--------------------------------+----------+
| starting | 0.000086 |
| Executing hook on transaction | 0.000003 |
| starting | 0.000027 |
| checking permissions | 0.000020 |
| Opening tables | 0.000307 |
| init | 0.000007 |
| System lock | 0.000007 |
| optimizing | 0.000004 |
| statistics | 0.000012 |
| preparing | 0.000012 |
| executing | 0.000267 |
| end | 0.000004 |
| query end | 0.000003 |
| waiting for handler commit | 0.000006 |
| closing tables | 0.000007 |
| freeing items | 0.000125 |
| cleaning up | 0.000009 |
+--------------------------------+----------+
mysql> show profile for query 2;
+--------------------------------+----------+
| Status | Duration |
+--------------------------------+----------+
| starting | 0.000086 |
| Executing hook on transaction | 0.000003 |
| starting | 0.000027 |
| checking permissions | 0.000020 |
| Opening tables | 0.000307 |
| init | 0.000007 |
| System lock | 0.000007 |
| optimizing | 0.000004 |
| statistics | 0.000012 |
| preparing | 0.000012 |
| executing | 0.000267 |
| end | 0.000004 |
| query end | 0.000003 |
| waiting for handler commit | 0.000006 |
| closing tables | 0.000007 |
| freeing items | 0.000125 |
| cleaning up | 0.000009 |
+--------------------------------+----------+
17 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
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
}
mysql> show profile cpu for query 1;
+--------------------------------+----------+----------+------------+
| Status | Duration | CPU_user | CPU_system |
+--------------------------------+----------+----------+------------+
| starting | 0.000046 | 0.000005 | 0.000037 |
| Executing hook on transaction | 0.000004 | 0.000000 | 0.000003 |
| starting | 0.000007 | 0.000001 | 0.000006 |
| checking permissions | 0.000005 | 0.000000 | 0.000005 |
| Opening tables | 0.000026 | 0.000003 | 0.000023 |
| init | 0.000005 | 0.000001 | 0.000003 |
| System lock | 0.000006 | 0.000000 | 0.000006 |
| optimizing | 0.000004 | 0.000001 | 0.000003 |
| statistics | 0.000158 | 0.000017 | 0.000141 |
| preparing | 0.000046 | 0.000005 | 0.000041 |
| executing | 0.000363 | 0.000040 | 0.000325 |
| end | 0.000006 | 0.000000 | 0.000004 |
| query end | 0.000003 | 0.000001 | 0.000002 |
| waiting for handler commit | 0.000027 | 0.000003 | 0.000025 |
| closing tables | 0.000007 | 0.000000 | 0.000006 |
| freeing items | 0.000107 | 0.000012 | 0.000096 |
| cleaning up | 0.000034 | 0.000004 | 0.000030 |
+--------------------------------+----------+----------+------------+
17 rows in set, 1 warning (0.00 sec)