MySQL架构与底层原理之：`MySQL`的查询执行流程：从`Parser`到`Optimizer`，再到`Executor`的完整路径。

MySQL查询执行流程：从Parser到Optimizer，再到Executor的完整路径

大家好，今天我们来深入探讨MySQL查询的执行流程。理解这个流程对于我们编写高性能的SQL语句，以及进行数据库的优化至关重要。我们将从Parser（解析器）开始，逐步深入到Optimizer（优化器）和Executor（执行器），最终了解MySQL是如何将我们的SQL查询转化为实际数据的。

1. 连接器（Connector）：身份验证与连接管理

首先，一个客户端想要与MySQL服务器交互，需要先通过连接器。连接器负责处理客户端的连接请求、身份验证以及权限验证。

• 身份验证: 连接器会验证客户端提供的用户名和密码。
• 权限验证: 验证用户是否拥有执行该SQL语句的权限。
• 连接管理: 连接器会为每个客户端维护一个独立的连接，并管理这些连接的生命周期。

连接器会使用线程池来管理连接，避免频繁创建和销毁线程带来的开销。如果连接空闲时间过长，连接器会自动断开连接，释放资源。

2. 查询缓存（Query Cache）：（MySQL 8.0已移除）

在MySQL 8.0之前，查询缓存是一个可选的组件，用于缓存SELECT语句的结果。如果查询缓存命中，MySQL可以直接返回缓存的结果，无需进行后续的解析和执行，大大提高了查询效率。但查询缓存的命中条件非常苛刻，只要SQL语句有任何细微的变化（例如空格、大小写），都无法命中缓存。而且，任何表的数据更新都会导致该表相关的缓存失效。因此，查询缓存的维护成本很高，命中率却很低。在MySQL 8.0中，官方彻底移除了查询缓存。

3. 解析器（Parser）：SQL语句的语法分析与语义分析

当我们发送一条SQL语句给MySQL服务器后，首先会进入解析器。解析器的主要作用是将SQL语句分解成语法树（Abstract Syntax Tree, AST），并进行语法和语义的检查。

• 词法分析: 解析器首先会对SQL语句进行词法分析，将SQL语句分解成一个个的Token（例如关键词、运算符、标识符等）。

• 语法分析: 然后，解析器会根据MySQL的语法规则，将这些Token组合成一棵语法树。语法树是对SQL语句的结构化表示，方便后续的语义分析和优化。

• 语义分析: 解析器会检查SQL语句的语义是否正确，例如表名、列名是否存在，数据类型是否匹配，权限是否足够等。

如果SQL语句存在语法错误或语义错误，解析器会返回错误信息，并终止查询执行。

示例代码:

假设我们有以下SQL语句：

SELECT id, name FROM users WHERE age > 18;

解析器会将其解析成如下的语法树（简化版）：

Query
  -> SelectStmt
    -> SelectList
      -> SelectItem (id)
      -> SelectItem (name)
    -> FromClause
      -> TableName (users)
    -> WhereClause
      -> ComparisonExpr (>)
        -> ColumnRef (age)
        -> Literal (18)

4. 预处理器（Preprocessor）：进一步的语义检查与转换

预处理器接收解析器生成的语法树，并进行进一步的语义检查和转换。

• 权限检查: 再次验证用户是否有访问相关表的权限。
• 表名、列名验证: 确认表名和列名是否存在，以及是否正确。
• 别名解析: 解析表别名和列别名。
• 视图展开: 如果查询涉及到视图，预处理器会将视图展开成实际的表查询。
• 表达式计算: 预处理器可以进行一些简单的表达式计算，例如常量折叠。

5. 查询优化器（Optimizer）：选择最佳的执行计划

查询优化器是MySQL中最核心的组件之一。它的主要作用是根据解析器生成的语法树，选择最佳的执行计划。一个SQL查询可能有多种不同的执行方式，不同的执行方式的效率可能相差很大。优化器的目标是找到执行效率最高的执行计划。

优化器会考虑以下因素：

• 表扫描方式: 全表扫描（Full Table Scan）还是索引扫描（Index Scan）。
• 索引选择: 如果有多个索引可用，选择哪个索引。
• 连接顺序: 如果查询涉及到多个表连接，选择哪个表的连接顺序。
• 连接算法: 使用哪种连接算法，例如嵌套循环连接（Nested Loop Join）、哈希连接（Hash Join）、排序合并连接（Sort-Merge Join）。
• 是否使用临时表: 是否需要创建临时表来存储中间结果。

优化器会生成多个候选执行计划，并对每个执行计划进行成本估算。成本估算基于统计信息，例如表的行数、索引的基数、数据的分布等。优化器会选择成本最低的执行计划。

示例说明:

假设我们有以下SQL语句：

SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01';

假设orders表有以下索引：

• customer_id 索引
• order_date 索引
• customer_id, order_date 联合索引

优化器会考虑以下几种执行计划：

1. 全表扫描: 扫描整个orders表，然后过滤出满足条件的行。
2. customer_id 索引扫描: 使用customer_id索引找到customer_id = 123的行，然后过滤出order_date > '2023-01-01'的行。
3. order_date 索引扫描: 使用order_date索引找到order_date > '2023-01-01'的行，然后过滤出customer_id = 123的行。
4. customer_id, order_date 联合索引扫描: 使用联合索引直接找到满足customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01'的行。

优化器会根据表的统计信息，估算每种执行计划的成本，然后选择成本最低的执行计划。通常情况下，如果customer_id和order_date的选择性都比较高，那么使用联合索引扫描的成本最低。

查看执行计划:

我们可以使用EXPLAIN命令来查看MySQL选择的执行计划。

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01';

EXPLAIN命令会返回一个表格，包含以下信息：

id	select_type	table	partitions	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	filtered	Extra
1	SIMPLE	orders	NULL	ref	customer_id,order_date,…	customer_id_order_date	8	const	100	10.00	Using where

这个表格的每一行代表一个查询操作。

• id: 查询操作的ID。
• select_type: 查询类型，例如SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（主查询）、SUBQUERY（子查询）等。
• table: 查询涉及的表名。
• type: 访问类型，表示MySQL如何查找表中的行。常见的访问类型有：
  • system: 表只有一行记录。
  • const: 使用主键或唯一索引进行等值查询。
  • eq_ref: 使用主键或唯一索引进行连接查询。
  • ref: 使用非唯一索引进行查询。
  • range: 使用索引进行范围查询。
  • index: 扫描整个索引树。
  • ALL: 全表扫描。
• possible_keys: 可能使用的索引。
• key: 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值。
• rows: 预计需要扫描的行数。
• filtered: 过滤掉的行数的百分比。
• Extra: 额外信息，例如Using index（使用覆盖索引）、Using where（需要使用WHERE子句进行过滤）、Using temporary（使用临时表）等。

通过分析EXPLAIN的结果，我们可以了解MySQL是如何执行我们的SQL查询的，并据此进行优化。

6. 执行器（Executor）：执行查询计划并返回结果

执行器接收优化器生成的执行计划，并负责执行该计划。执行器会调用存储引擎的接口，读取数据，并按照执行计划的要求进行过滤、排序、连接等操作。

执行器的工作流程如下：

1. 打开表: 执行器首先会打开相关的表。
2. 执行查询: 执行器会按照执行计划的步骤，逐一执行查询操作。
3. 返回结果: 执行器会将查询结果返回给客户端。

示例说明:

假设优化器选择了使用customer_id, order_date联合索引扫描的执行计划。那么，执行器会按照以下步骤执行查询：

1. 使用customer_id, order_date联合索引找到满足customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01'的行。
2. 对于每一行，检查是否满足WHERE子句的其他条件（如果有）。
3. 将满足条件的行返回给客户端。

执行器会逐行读取数据，并进行处理。对于复杂的查询，执行器可能会使用临时表来存储中间结果。

7. 存储引擎（Storage Engine）：数据存储与检索

存储引擎是MySQL中负责数据存储和检索的组件。MySQL支持多种存储引擎，例如InnoDB、MyISAM、Memory等。不同的存储引擎有不同的特点，适用于不同的应用场景。

• InnoDB: InnoDB是MySQL的默认存储引擎。它支持事务、行级锁、外键等特性，适用于对数据一致性要求较高的应用。
• MyISAM: MyISAM不支持事务和行级锁，但它的查询速度较快，适用于对查询性能要求较高的应用。
• Memory: Memory存储引擎将数据存储在内存中，查询速度非常快，但数据易失，适用于存储临时数据。

执行器会调用存储引擎的接口，读取数据，并将数据返回给执行器。

8. 执行流程总结

下面用一个表格来概括MySQL的查询执行流程：

阶段	组件	功能
连接	连接器	处理客户端连接请求、身份验证、权限验证、连接管理
解析	解析器	将SQL语句分解成语法树，进行语法和语义检查
预处理	预处理器	进行进一步的语义检查和转换，例如权限检查、表名/列名验证、别名解析、视图展开、表达式计算
优化	优化器	根据语法树，选择最佳的执行计划，考虑表扫描方式、索引选择、连接顺序、连接算法等因素
执行	执行器	执行查询计划，调用存储引擎的接口，读取数据，并按照执行计划的要求进行过滤、排序、连接等操作
存储	存储引擎	负责数据的存储和检索，提供不同的存储引擎选择，例如InnoDB、MyISAM、Memory等

理解MySQL的执行计划对于优化SQL至关重要

通过了解MySQL的查询执行流程，我们可以更好地理解MySQL是如何执行我们的SQL查询的，并据此进行优化。例如，我们可以通过EXPLAIN命令查看执行计划，分析查询瓶颈，并采取相应的优化措施，例如添加索引、优化SQL语句、调整数据库配置等。 深入理解MySQL的架构和原理，才能写出高效的SQL代码。