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大体来说,MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。
创建表的时候可以通过engine=memory等指定使用的存储引擎。不同的存储引擎共用一个Server层。
navicat,mysql front,jdbc,SQLyog等客户端要向mysql发起通信都必须先跟Server端建立通信连接,而建立连接的工作就是有连接器完成的。
第一步,你会先连接到这个数据库上,这时候接待你的就是连接器。连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。连接命令一般是这么写的:
mysql ‐h host[数据库地址] ‐u root[用户] ‐p root[密码] ‐P 3306
连接命令中的 mysql 是客户端工具,用来跟服务端建立连接。在完成经典的 TCP 握手后,连接器就要开始认证你的身份,这个时候用的就是你输入的用户名和密码。
用户的权限表在系统表空间的mysql的user表中。
修改user密码
mysql> CREATE USER 'username'@'host' IDENTIFIED BY 'password'; //创建新用户
mysql> grant all privileges on *.* to 'username'@'%'; //赋权限,%表示所有(host)
mysql> flush privileges //刷新数据库
mysql> update user set password=password(”123456″) where user=’root’;(设置用户名密码)
mysql> show grants for root@"%"; 查看当前用户的权限
一个用户成功建立连接后,即使你用管理员账号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。修改完成后,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。
+-------+------+-----------+------+---------+------+----------+------------------+----------+
| Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info | Progress |
+-------+------+-----------+------+---------+------+----------+------------------+----------+
| 80920 | root | localhost | NULL | Query | 0 | starting | show processlist | 0.000 |
| 80927 | root | localhost | NULL | Sleep | 8 | | NULL | 0.000 |
+-------+------+-----------+------+---------+------+----------+------------------+----------+
2 rows in set (0.000 sec)
show processlist的结果如上,其中的 Command 列显示为“Sleep”的这一行,就表示现在系统里面有一个空闲连接。
客户端如果长时间不发送command到Server端,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。查看wait_timeout:
mysql> show global variables like "wait_timeout";
mysql> set global wait_timeout=28800; 设置全局服务器关闭非交互连接之前等待活动的秒数
开发当中我们大多数时候用的都是长连接,把连接放在Pool内进行管理,但是长连接有些时候会导致 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。
怎么解决这类问题呢?
连接建立完成后,你就可以执行select等语句了。执行逻辑就会来到第二步:查询缓存。
mysql>show databases; 显示所有数据库
mysql>use dbname; 打开数据库:
mysql>show tables; 显示数据库mysql中所有的表;
mysql>describe user; 显示表mysql数据库中user表的列信息);
MySQL 拿到一个查询请求后,会先到查询缓存看看,之前是不是执行过这条语句。之前执行过的语句及其结果可能会以 key-value 对的形式,被直接缓存在内存中。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。你可以看到,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,这个效率会很高。
但是大多数情况下我会建议你不要使用查询缓存,为什么呢?
因为查询缓存往往弊大于利。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。因此很可能你费劲地把结果存起来,还没使用呢,就被一个更新全清空了。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。除非你的业务就是有一张静态表,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。
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 # 这样对于默认的 SQL 语句都不使用
这样对于默认的 SQL 语句都不使用查询缓存。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,像下面这个语句一样:
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%";
监控查询缓存的命中率:
mysql> show status like'%Qcache%'; //查看运行的缓存信息
+-------------------------+---------+
| Variable_name | Value |
+-------------------------+---------+
| Qcache_free_blocks | 1 |
| Qcache_free_memory | 1031272 |
| Qcache_hits | 0 |
| Qcache_inserts | 0 |
| Qcache_lowmem_prunes | 0 |
| Qcache_not_cached | 0 |
| Qcache_queries_in_cache | 0 |
| Qcache_total_blocks | 1 |
+-------------------------+---------+
8 rows in set (0.000 sec)
MySQL 8.0 版本直接将查询缓存的整块功能删掉了。
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。
分析器先会做“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。
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”。
做完了这些识别以后,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,判断你输入的这个 SQL 语句是否满足 MySQL 语法。
如果你的语句不对,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"rom"。
mysql> select * fro test where id=1;
ERROR 1064 (42000): 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 'fro test where id=1' at line 1
词法分析器分成6个主要步骤完成对sql语句的分析
1、词法分析 2、语法分析 3、语义分析 4、构造执行树 5、生成执行计划 6、计划的执行
下图是SQL词法分析的过程步骤:
SQL语句的分析分为词法分析与语法分析,mysql的词法分析由MySQLLex[MySQL自己实现的]完成,语法分析由Bison生成。
经过bison语法分析之后,会生成一个这样的语法树:
至此我们分析器的工作任务也基本圆满了。接下来进入到优化器
经过了分析器,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。
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 test1 join test2 using(ID) where test1.name=yangguo and test2.name=xiaol
ongnv;
既可以先从表 test1 里面取出 name=yangguo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 yangguo。
也可以先从表 test2 里面取出 name=xiaolongnv 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 yangguo。
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等。
开始执行的时候,要先判断一下你对这个表 T 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 (在 工程实现上,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 test where id=1;
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 test 中,ID 字段没有索引,那么执行器的执行流程是这样的:
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。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,这些接口都是引擎中已经定义好的。你会在数据库的慢查询日志中看到一个rows_examined 的字段,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。
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