MySQL的Query Execution Pipeline：从解析、优化到执行的内部流转

MySQL Query Execution Pipeline：从解析、优化到执行的内部流转

大家好，今天我们来深入探讨MySQL查询执行管道，也就是Query Execution Pipeline。理解这个管道的运作方式，能帮助我们更好地理解MySQL内部机制，编写更高效的SQL语句，并进行针对性的性能优化。

1. 查询解析 (Parsing)

查询执行的第一步是解析SQL语句。这个过程主要包括两个阶段：词法分析 (Lexical Analysis) 和 语法分析 (Syntax Analysis)。

• 词法分析 (Lexical Analysis)：

  词法分析器会将输入的SQL语句分解成一系列的tokens。Tokens是具有特定意义的最小单元，例如关键字（SELECT, FROM, WHERE），标识符（表名，列名），运算符（=, >, <），常量（字符串，数字）等等。

  例如，对于以下SQL语句：

  SELECT id, name FROM users WHERE age > 18;

  词法分析器会将其分解成如下的tokens序列：

  Token Type	Token Value
  KEYWORD	SELECT
  IDENTIFIER	id
  OPERATOR	,
  IDENTIFIER	name
  KEYWORD	FROM
  IDENTIFIER	users
  KEYWORD	WHERE
  IDENTIFIER	age
  OPERATOR	>
  INTEGER_LITERAL	18
  OPERATOR	;

  词法分析器通常使用有限状态机 (Finite State Machine) 来识别不同的token类型。

• 语法分析 (Syntax Analysis)：

  语法分析器接收词法分析器产生的tokens序列，并根据MySQL的语法规则（grammar）构建一个语法树 (Syntax Tree) 或 解析树 (Parse Tree)。语法树是一种树状结构，它表示了SQL语句的语法结构。

  对于上面的SQL语句，语法树可能如下所示（简化版本）：

  Query
    └── SelectStmt
        ├── SelectList
        │   ├── FieldReference (id)
        │   └── FieldReference (name)
        ├── FromClause
        │   └── TableName (users)
        └── WhereClause
            └── ComparisonExpr (age > 18)

  如果SQL语句违反了MySQL的语法规则，语法分析器会报错。

2. 查询优化 (Optimization)

查询优化器是整个查询执行管道中最复杂、最重要的组件之一。它的目标是找到执行SQL语句的最优方案，以减少执行时间和资源消耗。MySQL的查询优化器主要包括以下几个阶段：

• 逻辑优化 (Logical Optimization)：

  逻辑优化阶段的目标是转换SQL语句，使其在逻辑上等价，但执行效率更高。常见的逻辑优化包括：

  • 常量折叠 (Constant Folding)：将表达式中的常量计算结果替换为常量。例如：WHERE age > 18 + 2 会被优化为 WHERE age > 20。
  • 谓词下推 (Predicate Pushdown)：将WHERE子句中的条件尽可能地下推到更早的执行阶段，例如下推到存储引擎层。这可以减少需要处理的数据量。
  • 子查询优化 (Subquery Optimization)：将子查询转换为等价的连接 (JOIN) 操作，或者使用物化 (Materialization) 技术。
  • 视图合并 (View Merging)：将视图定义合并到查询中，避免不必要的中间结果。
  • 等价谓词重写 (Equivalent Predicate Rewrite)：利用等价的条件重写WHERE子句，例如 WHERE a = b AND b = 10 可以重写为 WHERE a = 10 AND b = 10，这有助于索引的使用。

• 物理优化 (Physical Optimization)：

  物理优化阶段的目标是选择具体的执行计划。这包括选择使用哪个索引，使用哪种连接算法 (例如Nested-Loop Join, Hash Join, Sort-Merge Join)，以及确定表的连接顺序 (Join Order)。

  • 索引选择 (Index Selection)：根据WHERE子句中的条件，以及索引的统计信息 (例如cardinality)，选择最合适的索引来加速查询。
  • 连接算法选择 (Join Algorithm Selection)：根据表的大小和连接条件，选择最合适的连接算法。
  • 连接顺序优化 (Join Order Optimization)：对于多表连接查询，不同的连接顺序可能会导致性能差异很大。优化器会评估不同的连接顺序，选择最优的方案。通常使用基于成本的优化方法 (Cost-Based Optimization, CBO)。

• 成本估算 (Cost Estimation)：

  成本估算是查询优化器做出决策的重要依据。优化器会根据表的统计信息 (例如行数，页面数，索引cardinality)，以及硬件资源信息 (例如CPU速度，内存大小)，估算不同执行计划的成本。成本通常以时间或I/O操作的数量来衡量。

  例如，假设有两个表 orders 和 customers，它们之间通过 customer_id 关联。

  SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id WHERE c.city = 'New York';

  优化器可能会考虑以下两种连接顺序：

  1. orders JOIN customers
  2. customers JOIN orders

  优化器会估算这两种连接顺序的成本，例如：

  • 成本估算 1：orders JOIN customers

    • 首先扫描 orders 表。
    • 对于 orders 表中的每一行，根据 customer_id 在 customers 表中查找匹配的行。
    • 如果 customers 表的 id 列上有索引，查找成本较低。
    • 然后过滤 customers 表中 city 为 ‘New York’ 的行。

  • 成本估算 2：customers JOIN orders

    • 首先扫描 customers 表，并过滤 city 为 ‘New York’ 的行。
    • 对于过滤后的 customers 表中的每一行，根据 id 在 orders 表中查找匹配的行。
    • 如果 orders 表的 customer_id 列上有索引，查找成本较低。

  优化器会比较这两种连接顺序的成本，选择成本最低的方案。如果 customers 表中 city 为 ‘New York’ 的行数很少，那么第二种连接顺序可能更优。

  MySQL 提供了 EXPLAIN 语句，可以用来查看查询优化器选择的执行计划。

• 优化器类型 (Optimizer Types)：

  MySQL 支持多种优化器，例如基于规则的优化器 (Rule-Based Optimizer, RBO) 和 基于成本的优化器 (Cost-Based Optimizer, CBO)。

  • RBO (Rule-Based Optimizer)：RBO 基于预定义的规则来优化查询，例如谓词下推，常量折叠。RBO 的优点是简单高效，缺点是无法处理复杂的查询，并且容易受到统计信息不准确的影响。

  • CBO (Cost-Based Optimizer)：CBO 基于成本模型来优化查询，它会估算不同执行计划的成本，并选择成本最低的方案。CBO 的优点是可以处理复杂的查询，并且能够利用统计信息来做出更准确的决策。缺点是成本模型可能不准确，并且优化过程可能比较耗时。

  现代 MySQL 版本主要使用 CBO。

3. 查询执行 (Execution)

查询执行器负责执行查询优化器生成的执行计划。执行器会按照执行计划的步骤，从存储引擎中读取数据，进行过滤、排序、连接等操作，最终生成结果集。

• 执行计划表示 (Execution Plan Representation)：

  执行计划通常用树状结构表示，称为执行计划树 (Execution Plan Tree)。树中的每个节点代表一个操作，例如表扫描 (Table Scan)，索引扫描 (Index Scan)，过滤 (Filter)，排序 (Sort)，连接 (Join) 等等。

  对于上面的SQL语句：

  SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id WHERE c.city = 'New York';

  执行计划树可能如下所示（简化版本）：

  ->  Nested loop inner join  (cost=..., rows=...)
      ->  Table scan on o  (cost=..., rows=...)
      ->  Index lookup on c using idx_city (city='New York')  (cost=..., rows=...)

  这个执行计划表示：

  1. 使用嵌套循环内连接 (Nested Loop Inner Join) 连接 orders 表和 customers 表。
  2. 首先对 orders 表进行全表扫描 (Table Scan)。
  3. 然后根据 customers 表的 city 列上的索引 idx_city 查找 city 为 ‘New York’ 的行 (Index Lookup)。

• 存储引擎交互 (Storage Engine Interaction)：

  执行器需要与存储引擎交互，才能读取和写入数据。不同的存储引擎 (例如InnoDB, MyISAM) 提供不同的API供执行器使用。执行器会根据执行计划，调用存储引擎的API来执行相应的操作。

  例如，对于上面的执行计划，执行器会：

  1. 调用存储引擎的API，对 orders 表进行全表扫描。
  2. 对于 orders 表中的每一行，调用存储引擎的API，根据 customer_id 在 customers 表中查找匹配的行。
  3. 对 customers 表中查找到的行，进行过滤，只保留 city 为 ‘New York’ 的行。
  4. 将 orders 表和 customers 表的匹配行组合起来，生成结果集。

• 结果集返回 (Result Set Return)：

  执行器将最终的结果集返回给客户端。结果集可以以流式的方式返回，也可以先将结果集缓存在内存中，然后再返回给客户端。

代码示例：使用 EXPLAIN 分析查询执行计划

MySQL 提供了 EXPLAIN 语句，可以用来查看查询优化器选择的执行计划。例如：

EXPLAIN SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id WHERE c.city = 'New York';

EXPLAIN 语句会返回一个表格，其中包含以下列：

Column	Description
id	查询的标识符，如果查询包含子查询，每个子查询都会有一个独立的id。
select_type	查询的类型，例如 SIMPLE (简单查询)，PRIMARY (主查询)，SUBQUERY (子查询)，DERIVED (派生表) 等。
table	查询涉及的表名。
partitions	查询涉及的分区。
type	连接类型，表示MySQL如何查找表中的行。常见的类型有 ALL (全表扫描)，INDEX (索引扫描)，RANGE (范围扫描)，REF (非唯一索引扫描)，EQ_REF (唯一索引扫描)，CONST, SYSTEM (常量查询) 等。性能从差到好依次为：ALL < INDEX < RANGE < REF < EQ_REF < CONST, SYSTEM。
possible_keys	MySQL 可能使用的索引。
key	MySQL 实际使用的索引。
key_len	索引的长度。
ref	用于索引查找的列或常量。
rows	MySQL 估计需要扫描的行数。
filtered	过滤的行数百分比。
Extra	包含有关MySQL如何执行查询的额外信息。例如 Using index (使用了覆盖索引)，Using where (使用了WHERE子句过滤)，Using temporary (使用了临时表)，Using filesort (使用了文件排序) 等。

通过分析 EXPLAIN 语句的输出，我们可以了解查询优化器选择的执行计划，并找出潜在的性能瓶颈。例如，如果 type 列的值是 ALL，表示使用了全表扫描，这通常意味着没有使用索引，需要考虑添加索引来优化查询。 如果Extra列出现 Using filesort，则表示需要进行文件排序，通常非常耗时，需要优化索引或者查询语句来避免。

代码示例：强制使用索引 (FORCE INDEX)

在某些情况下，查询优化器可能没有选择最优的索引。我们可以使用 FORCE INDEX 提示来强制MySQL使用指定的索引。例如：

SELECT * FROM orders FORCE INDEX (idx_customer_id) WHERE customer_id = 123;

这个语句会强制MySQL使用 orders 表的 idx_customer_id 索引来查找 customer_id 为 123 的行。使用 FORCE INDEX 需要谨慎，因为它可能会导致性能下降，特别是当索引统计信息不准确时。

代码示例：禁用索引 (IGNORE INDEX)

类似地，我们可以使用 IGNORE INDEX 提示来告诉MySQL忽略指定的索引。例如：

SELECT * FROM orders IGNORE INDEX (idx_customer_id) WHERE customer_id = 123;

这个语句会告诉MySQL忽略 orders 表的 idx_customer_id 索引。

代码示例：SQL优化的一些小技巧

1. *避免使用 `SELECT `**：只选择需要的列，减少I/O操作。
2. 使用 WHERE 子句过滤数据：减少需要处理的数据量。
3. 避免在 WHERE 子句中使用函数或表达式：这会导致索引失效。
4. 使用 JOIN 代替子查询：JOIN 通常比子查询更高效。
5. 优化索引：根据查询条件选择合适的索引。
6. 定期更新统计信息：使用 ANALYZE TABLE 语句更新表的统计信息，以便查询优化器做出更准确的决策。

4. 总结回顾：MySQL查询执行管道的关键步骤

我们学习了MySQL查询执行管道的三个主要阶段：解析、优化和执行。理解每个阶段的作用以及它们之间的关系，可以帮助我们更好地理解MySQL内部机制，编写更高效的SQL语句，并进行针对性的性能优化。