月度归档： 2025 年 9 月

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`Semi-Join`和`Anti-Join`的`优化`：`IN`、`EXISTS`和`NOT IN`子查询的`底层`改写`策略`。

Semi-Join 和 Anti-Join 的优化：IN、EXISTS 和 NOT IN 子查询的底层改写策略 大家好，今天我们来深入探讨数据库查询优化中的一个重要领域：Semi-Join 和 Anti-Join 的优化，以及它们与 IN、EXISTS 和 NOT IN 子查询之间的关系，特别是数据库系统如何通过改写这些子查询来进行性能优化。 1. Semi-Join 和 Anti-Join 的概念 首先，我们需要明确什么是 Semi-Join 和 Anti-Join。它们并非 SQL 标准操作符，而是数据库系统内部实现连接的一种策略，旨在更高效地处理特定类型的子查询。 Semi-Join (半连接): 简单来说，Semi-Join 的目标是判断主查询的表（外表）中，哪些行在子查询的表（内表）中存在匹配的行。它只返回外表中满足条件的行，且不会重复返回。更重要的是，Semi-Join 不需要返回来自内表的任何数据。 Anti-Join (反连接): Anti-Join 则相反，它的目标是找出主查询的表（外表）中，哪些行在子查询的表（内表）中 不存在 匹配的行。同样，它只返回外表中满足条件 …

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`Join`算法`（`Nested Loop Join`、`Block Nested Loop Join`）：`不同`连接`算法`的`适用`场景与`性能`比较。

Join算法：Nested Loop Join与Block Nested Loop Join的深度剖析 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨数据库系统中至关重要的Join算法，特别是两种基础且常用的算法：Nested Loop Join (NLJ) 和 Block Nested Loop Join (BNLJ)。我们将从原理、适用场景、性能分析以及优化策略等方面进行详细讲解，并辅以代码示例，帮助大家更好地理解和应用这些算法。 1. Join操作与Join算法概述 在关系型数据库中，Join操作用于将两个或多个表中的行根据它们之间的关联列组合起来，形成新的结果集。Join操作是SQL查询的核心组成部分，高效的Join算法能够显著提升查询性能。常见的Join类型包括Inner Join、Left Join、Right Join、Full Outer Join等，每种类型根据不同的条件返回不同的结果集。 Join算法则是实现Join操作的具体方法。不同的Join算法基于不同的策略来寻找匹配的行，并在性能上有显著差异。选择合适的Join算法对于优化查询性能至关重要。 2. Nested Loo …

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`EXPLAIN`的`底层`原理：`MySQL`如何`生成`执行`计划`的`核心`算法。

好的，我们开始今天的讲座，主题是 EXPLAIN 的底层原理：MySQL 如何生成执行计划的核心算法。 引言 理解 MySQL 如何生成执行计划对于优化查询至关重要。EXPLAIN 语句是我们窥探 MySQL 优化器工作方式的一个窗口。但 EXPLAIN 输出的结果仅仅是表象，真正重要的是其背后的逻辑和算法。本次讲座我们将深入探讨 MySQL 优化器生成执行计划的核心步骤和算法，帮助大家理解 EXPLAIN 输出的含义，并能更有针对性地优化 SQL 查询。 一、查询优化的总览 MySQL 查询优化是一个复杂的过程，可以大致分为以下几个阶段： 解析 (Parsing): MySQL 首先解析 SQL 语句，验证语法是否正确，生成解析树。 预处理 (Preprocessing): 预处理器会检查查询中的表和列是否存在，验证权限，并进行一些初步的转换，例如： 同义词替换 (例如，将视图替换为它的定义)。 子查询重写 (将某些子查询转换为连接)。 优化 (Optimization): 这是最核心的阶段，优化器会生成多个可能的执行计划，并选择其中成本最低的一个。 执行 (Execution): …

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`Planner`（`计划生成器`）：`逻辑`计划到`物理`计划的`转换`过程。

逻辑计划到物理计划的转换：Planner 剖析 大家好，今天我们来深入探讨数据库查询优化器中的一个核心组件：Planner，或者更准确地说，逻辑计划到物理计划的转换过程。这是一个至关重要的步骤，直接影响数据库查询的性能。我们将从逻辑计划的概念开始，逐步深入到物理计划的生成、代价估算和最终选择，并辅以代码示例，力求让大家对这个过程有一个清晰透彻的理解。 逻辑计划：查询意图的表达 首先，我们需要理解什么是逻辑计划。简单来说，逻辑计划是对用户查询意图的一种抽象表示，它描述了需要执行的操作，但并没有指定具体如何执行。它关注的是“做什么”，而不是“怎么做”。 逻辑计划通常以树形结构表示，节点代表逻辑操作符，例如： Scan: 从表中读取数据。 Filter: 根据条件过滤数据。 Join: 连接两个或多个表的数据。 Aggregate: 对数据进行聚合计算（例如 SUM, AVG, COUNT）。 Project: 选择需要的列。 例如，对于如下 SQL 查询： SELECT o.order_id, c.customer_name FROM orders o JOIN customers c O …

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`Optimizer`（`优化器`）的`CBO`（`Cost-Based Optimizer`）：如何`计算`查询`成本`并选择`最佳`执行`计划`。

优化器CBO：查询成本计算与最佳执行计划选择 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨数据库优化器中一个至关重要的组成部分：基于成本的优化器 (Cost-Based Optimizer, CBO)。CBO的目标是为给定的SQL查询选择成本最低的执行计划，从而提高查询效率。 要实现这一目标，CBO 需要解决两个核心问题： 查询成本计算: 如何准确地估算不同执行计划的成本？ 最佳执行计划选择: 如何在所有可能的执行计划中找到成本最低的那个？ 下面我们将围绕这两个问题展开讨论。 一、查询成本计算 查询成本的计算是 CBO 的基石。 成本通常以时间或资源消耗来衡量，例如 CPU 时间、I/O 操作次数、内存使用量等。 成本模型需要考虑各种因素，包括数据量、数据分布、索引情况、硬件资源等。 1.1 成本模型 成本模型将执行计划分解为一系列操作（例如，表扫描、索引查找、连接），并为每个操作分配一个成本。 总成本是所有操作成本的总和。 一个简化的成本模型可以表示为： Cost(Plan) = Σ Cost(Operation_i) 其中 Operation_i 是执行计划中的一个操作，Cost(Oper …

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`Parser`（`解析器`）：`SQL`语句的`词法`和`语法`分析`源码`实现。

好的，我们现在开始。 大家好，今天我们要讨论的是SQL解析器的核心部分——词法和语法分析的源码实现。SQL解析器是数据库系统的关键组件，它负责将用户输入的SQL语句转化为数据库可以理解和执行的内部表示形式。理解其工作原理对于构建数据库系统、优化SQL查询以及开发数据库相关工具至关重要。 1. 解析器的总体结构与流程 SQL解析器的主要任务是将SQL文本分解成一系列的语法成分，并根据SQL语法规则构建出抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST）。AST是SQL语句的层次化表示，便于后续的语义分析、优化和执行。 解析过程大致分为以下几个阶段： 词法分析（Lexical Analysis）： 将SQL语句分解成一系列的词法单元（Token），例如关键字、标识符、运算符、常量等。 语法分析（Syntax Analysis）： 根据SQL语法规则，将词法单元组合成语法结构，并构建出AST。 语义分析（Semantic Analysis）： 检查AST的语义正确性，例如类型检查、表和列的存在性验证等。 查询优化（Query Optimization）： 对AST进行优化，生成更 …

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查询`生命`周期`（`Query Lifecycle`）：`SQL`语句从`接收`到`返回`结果的`完整`流程。

好的，我们今天来聊聊SQL查询的生命周期，也就是SQL语句从被数据库接收到最终返回结果的完整流程。我会以讲座的形式，尽量用清晰易懂的语言，结合代码示例，来讲解这个过程中的关键步骤和原理。 1. 连接建立与身份验证 首先，任何SQL查询都必须先建立与数据库服务器的连接。这涉及到客户端（例如应用程序、命令行工具等）与数据库服务器之间的网络通信。连接建立后，数据库服务器会进行身份验证，确认客户端的身份是否合法。 连接协议： 通常使用TCP/IP协议，数据库服务器会监听特定的端口（例如MySQL默认端口是3306，PostgreSQL默认端口是5432）。 身份验证： 客户端需要提供用户名和密码（或其他验证方式，如证书），数据库服务器会验证这些信息是否与已注册的用户匹配。 以下是一个Python中使用psycopg2连接PostgreSQL数据库的示例： import psycopg2 try: conn = psycopg2.connect( host=”localhost”, database=”mydatabase”, user=”myuser”, password=”mypasswor …

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`InnoDB`的`页`（`Page`）`分裂`与`合并`：B+树在`数据`增删时的`动态`调整。

InnoDB 页分裂与合并：B+ 树在数据增删时的动态调整 大家好，今天我们来深入探讨 InnoDB 存储引擎中一个非常重要的概念：页分裂与页合并。这两个操作是 B+ 树在数据增删时进行动态调整的关键机制，直接影响着数据库的性能和存储效率。理解它们的工作原理，对于数据库开发、优化和故障排除至关重要。 1. InnoDB 页的基本概念 在深入了解页分裂和页合并之前，我们首先要明确 InnoDB 页的概念。InnoDB 将数据存储在磁盘上的基本单元称为页（Page）。一个页的大小默认为 16KB，可以通过 innodb_page_size 参数进行配置。 页的结构相当复杂，包含多个部分，其中最重要的是以下几个： File Header: 包含页的通用信息，例如页的类型、校验和等。 File Trailer: 包含页的校验和，用于验证页的完整性。 Page Header: 包含页的状态信息，例如页中空闲空间的大小、页中记录的数量等。 User Records: 实际存储的数据行。数据行按照主键顺序排列，形成一个单向链表。 Free Space: 页中未使用的空间，用于插入新的记录。 Infi …

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`InnoDB`的`数据`文件`加密`：`Transparent Data Encryption`（`TDE`）的`密钥`管理`体系`。

InnoDB 透明数据加密 (TDE) 密钥管理体系深度剖析 大家好，今天我们来深入探讨 InnoDB 的透明数据加密 (TDE) 及其密钥管理体系。在数据安全日益重要的今天，了解 TDE 的原理和最佳实践至关重要。 1. TDE 的基本概念和必要性 Transparent Data Encryption (TDE) 是一种在静态数据（data at rest）层面进行加密的技术。 "Transparent" 意味着加密和解密过程对应用程序是透明的，应用程序无需修改即可使用加密后的数据。InnoDB TDE 主要保护数据文件、redo log 文件和 undo log 文件。 为什么要使用 TDE？ 合规性需求： 许多行业法规（如 PCI DSS、HIPAA）要求对敏感数据进行加密。 防止物理介质丢失或被盗： 如果服务器或存储设备被盗，TDE 可以防止未经授权的访问。 内部威胁防护： TDE 可以限制拥有文件系统访问权限的恶意内部人员访问敏感数据。 2. InnoDB TDE 架构概览 InnoDB TDE 的核心在于两层密钥架构： 表空间加密密钥 (Table E …

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`InnoDB`的`压缩`：`ROW_FORMAT=COMPRESSED`的`实现`与`性能`影响。

InnoDB压缩：ROW_FORMAT=COMPRESSED的实现与性能影响 大家好，今天我们来深入探讨InnoDB存储引擎的压缩功能，特别是ROW_FORMAT=COMPRESSED的实现机制和性能影响。在处理大数据量时，压缩可以显著降低存储空间，但同时也会引入额外的CPU开销。理解压缩的原理和权衡利弊对于优化数据库性能至关重要。 1. 压缩的动机与优势 在数据爆炸式增长的今天，数据库存储成本成为一个不可忽视的问题。压缩技术通过减少数据占用的物理空间，从而降低硬件成本、备份时间和恢复时间，并提高I/O效率。 InnoDB提供了多种压缩方式，其中ROW_FORMAT=COMPRESSED是最常用的一种。它通过对单个数据页进行压缩，从而实现对表中所有数据的压缩。 压缩的主要优势包括： 节省存储空间: 这是最直接的好处，尤其是在存储成本较高的场景下。 降低I/O负载: 压缩后的数据量减少，意味着磁盘I/O操作也减少，从而提高查询速度。 提高缓存利用率: 压缩后的数据可以容纳更多的数据页在InnoDB buffer pool中，提高缓存命中率。 2. ROW_FORMAT=COMPRESSE …

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