步步深入：MySQL 架构总览->查询执行流程->SQL 解析顺序

ImportNew 2021-09-02

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前言

一直是想知道一条 SQL 语句是怎么被执行的，它执行的顺序是怎样的，然后查看总结各方资料，就有了下面这一篇博文了。

本文将从 MySQL 总体架构 -> 查询执行流程 -> 语句执行顺序来探讨一下其中的知识。

1. MySQL 架构总览

架构最好看图，再配上必要的说明文字。

下图根据参考书籍中一图为原本，再在其上添加上了自己的理解。

从上图中我们可以看到，整个架构分为两层，上层是 MySQLD 的被称为的‘SQL Layer’，下层是各种各样对上提供接口的存储引擎，被称为‘Storage Engine Layer’。其它各个模块和组件，从名字上就可以简单了解到它们的作用，这里就不再累述了。

2. 查询执行流程

下面再向前走一些，容我根据自己的认识说一下查询执行的流程是怎样的：

2.1 连接

客户端发起一条 Query 请求，监听客户端的‘连接管理模块’接收请求；
将请求转发到‘连接进/线程模块’；
调用‘用户模块’来进行授权检查；
通过检查后，‘连接进/线程模块’从‘线程连接池’中取出空闲的被缓存的连接线程和客户端请求对接，如果失败则创建一个新的连接请求。

2.2 处理

先查询缓存，检查 Query 语句是否完全匹配，接着再检查是否具有权限，都成功则直接取数据返回；
上一步有失败则转交给‘命令解析器’，经过词法分析，语法分析后生成解析树；
接下来是预处理阶段，处理解析器无法解决的语义，检查权限等，生成新的解析树；
再转交给对应的模块处理；
如果是 SELECT 查询还会经由‘查询优化器’做大量的优化，生成执行计划；
模块收到请求后，通过‘访问控制模块’检查所连接的用户是否有访问目标表和目标字段的权限；
有则调用‘表管理模块’，先是查看 table cache 中是否存在，有则直接对应的表和获取锁，否则重新打开表文件；
根据表的 meta 数据，获取表的存储引擎类型等信息，通过接口调用对应的存储引擎处理；
上述过程中产生数据变化的时候，若打开日志功能，则会记录到相应二进制日志文件中。

2.3 结果

Query 请求完成后，将结果集返回给‘连接进/线程模块’；
返回的也可以是相应的状态标识，如成功或失败等；
‘连接进/线程模块’进行后续的清理工作，并继续等待请求或断开与客户端的连接。

一图小总结

3. SQL解析顺序

接下来再走一步，让我们看看一条 SQL 语句的前世今生。

首先看一下示例语句：

SELECT DISTINCT
    < select_list >
FROM
    < left_table > < join_type >
JOIN < right_table > ON < join_condition >
WHERE
    < where_condition >
GROUP BY
    < group_by_list >
HAVING
    < having_condition >
ORDER BY
    < order_by_condition >
LIMIT < limit_number >

然而它的执行顺序是这样的：

FROM <left_table>
ON <join_condition>
<join_type> JOIN <right_table>
WHERE <where_condition>
GROUP BY <group_by_list>
HAVING <having_condition>
SELECT 
DISTINCT <select_list>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_number>

虽然自己没想到是这样的，不过一看还是很自然和谐的，从哪里获取，不断的过滤条件，要选择一样或不一样的，排好序，那才知道要取前几条呢。

既然如此了，那就让我们一步步来看看其中的细节吧。

3.1 准备工作

1. 创建测试数据库

create database testQuery

2. 创建测试表

CREATE TABLE table1
(
    uid VARCHAR(10) NOT NULL,
    name VARCHAR(10) NOT NULL,
    PRIMARY KEY(uid)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;


CREATE TABLE table2
(
    oid INT NOT NULL auto_increment,
    uid VARCHAR(10),
    PRIMARY KEY(oid)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;

3. 插入数据

INSERT INTO table1(uid,name) VALUES('aaa','mike'),('bbb','jack'),('ccc','mike'),('ddd','mike');


INSERT INTO table2(uid) VALUES('aaa'),('aaa'),('bbb'),('bbb'),('bbb'),('ccc'),(NULL);

4. 最后想要的结果

SELECT
    a.uid,
    count(b.oid) AS total
FROM
    table1 AS a
LEFT JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
WHERE
    a. NAME = 'mike'
GROUP BY
    a.uid
HAVING
    count(b.oid) < 2
ORDER BY
    total DESC
LIMIT 1;

3.2 现在开始SQL解析之旅吧！

1. FROM

当涉及多个表的时候，左边表的输出会作为右边表的输入，之后会生成一个虚拟表 VT1。

(1-J1)笛卡尔积

计算两个相关联表的笛卡尔积 (CROSS JOIN) ，生成虚拟表 VT1-J1。

mysql> select * from table1,table2;
+-----+------+-----+------+
| uid | name | oid | uid  |
+-----+------+-----+------+
| aaa | mike |   1 | aaa  |
| bbb | jack |   1 | aaa  |
| ccc | mike |   1 | aaa  |
| ddd | mike |   1 | aaa  |
| aaa | mike |   2 | aaa  |
| bbb | jack |   2 | aaa  |
| ccc | mike |   2 | aaa  |
| ddd | mike |   2 | aaa  |
| aaa | mike |   3 | bbb  |
| bbb | jack |   3 | bbb  |
| ccc | mike |   3 | bbb  |
| ddd | mike |   3 | bbb  |
| aaa | mike |   4 | bbb  |
| bbb | jack |   4 | bbb  |
| ccc | mike |   4 | bbb  |
| ddd | mike |   4 | bbb  |
| aaa | mike |   5 | bbb  |
| bbb | jack |   5 | bbb  |
| ccc | mike |   5 | bbb  |
| ddd | mike |   5 | bbb  |
| aaa | mike |   6 | ccc  |
| bbb | jack |   6 | ccc  |
| ccc | mike |   6 | ccc  |
| ddd | mike |   6 | ccc  |
| aaa | mike |   7 | NULL |
| bbb | jack |   7 | NULL |
| ccc | mike |   7 | NULL |
| ddd | mike |   7 | NULL |
+-----+------+-----+------+
28 rows in set (0.00 sec)

(1-J2) ON过滤

基于虚拟表 VT1-J1 这一个虚拟表进行过滤，过滤出所有满足 ON 谓词条件的列，生成虚拟表 VT1-J2。

注意：这里因为语法限制，使用了 'WHERE' 代替，从中读者也可以感受到两者之间微妙的关系。

mysql> SELECT
    -> *
    -> FROM
    -> table1,
    -> table2
    -> WHERE
    -> table1.uid = table2.uid
    -> ;
+-----+------+-----+------+
| uid | name | oid | uid  |
+-----+------+-----+------+
| aaa | mike |   1 | aaa  |
| aaa | mike |   2 | aaa  |
| bbb | jack |   3 | bbb  |
| bbb | jack |   4 | bbb  |
| bbb | jack |   5 | bbb  |
| ccc | mike |   6 | ccc  |
+-----+------+-----+------+
6 rows in set (0.00 sec)

(1-J3) 添加外部列

如果使用了外连接 (LEFT,RIGHT,FULL)，主表（保留表）中的不符合ON条件的列也会被加入到 VT1-J2中，作为外部行，生成虚拟表 VT1-J3。

mysql> SELECT
    -> *
    -> FROM
    -> table1 AS a
    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid;
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid  | uid  |
+-----+------+------+------+
| aaa | mike |    1 | aaa  |
| aaa | mike |    2 | aaa  |
| bbb | jack |    3 | bbb  |
| bbb | jack |    4 | bbb  |
| bbb | jack |    5 | bbb  |
| ccc | mike |    6 | ccc  |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
7 rows in set (0.00 sec)

下面从网上找到一张很形象的关于 ‘SQL JOINS' 的解释图，如若侵犯了你的权益，请劳烦告知删除，谢谢。

2. WHERE

对 VT1 过程中生成的临时表进行过滤，满足 WHERE 子句的列被插入到 VT2 表中。

注意：此时因为分组，不能使用聚合运算；也不能使用 SELECT 中创建的别名；

与 ON 的区别：

如果有外部列，ON针对过滤的是关联表，主表（保留表）会返回所有的列；
如果没有添加外部列，两者的效果是一样的。

应用：

对主表的过滤应该放在 WHERE；
对于关联表，先条件查询后连接则用ON，先连接后条件查询则用 WHERE。

mysql> SELECT
    -> *
    -> FROM
    -> table1 AS a
    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
    -> WHERE
    -> a. NAME = 'mike';
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid  | uid  |
+-----+------+------+------+
| aaa | mike |    1 | aaa  |
| aaa | mike |    2 | aaa  |
| ccc | mike |    6 | ccc  |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
4 rows in set (0.00 sec)

3. GROUP BY

这个子句会把 VT2 中生成的表按照 GROUP BY 中的列进行分组，生成 VT3 表。

注意：其后处理过程的语句，如 SELECT、HAVING，所用到的列必须包含在 GROUP BY 中，对于没有出现的，得用聚合函数；

原因：GROUP BY 改变了对表的引用，将其转换为新的引用方式，能够对其进行下一级逻辑操作的列会减少。

我的理解是：根据分组字段，将具有相同分组字段的记录归并成一条记录，因为每一个分组只能返回一条记录，除非是被过滤掉了，而不在分组字段里面的字段可能会有多个值，多个值是无法放进一条记录的，所以必须通过聚合函数将这些具有多值的列转换成单值；

mysql> SELECT
    -> *
    -> FROM
    -> table1 AS a
    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
    -> WHERE
    -> a. NAME = 'mike'
    -> GROUP BY
    -> a.uid;
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid  | uid  |
+-----+------+------+------+
| aaa | mike |    1 | aaa  |
| ccc | mike |    6 | ccc  |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)

4. HAVING

这个子句对 VT3 表中的不同的组进行过滤，只作用于分组后的数据，满足 HAVING 条件的子句被加入到 VT4 表中。

mysql> SELECT
    -> *
    -> FROM
    -> table1 AS a
    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
    -> WHERE
    -> a. NAME = 'mike'
    -> GROUP BY
    -> a.uid
    -> HAVING
    -> count(b.oid) < 2;
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid  | uid  |
+-----+------+------+------+
| ccc | mike |    6 | ccc  |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
2 rows in set (0.00 sec)

5. SELECT

这个子句对 SELECT 子句中的元素进行处理，生成 VT5 表。

(5-J1) 计算表达式计算 SELECT 子句中的表达式，生成 VT5-J1。

(5-J2) DISTINCT

寻找 VT5-1 中的重复列，并删掉，生成 VT5-J2。

如果在查询中指定了 DISTINCT 子句，则会创建一张内存临时表（如果内存放不下，就需要存放在硬盘了）。这张临时表的表结构和上一步产生的虚拟表 VT5 是一样的，不同的是对进行 DISTINCT 操作的列增加了一个唯一索引，以此来除重复数据。

mysql> SELECT
    -> a.uid,
    -> count(b.oid) AS total
    -> FROM
    -> table1 AS a
    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
    -> WHERE
    -> a. NAME = 'mike'
    -> GROUP BY
    -> a.uid
    -> HAVING
    -> count(b.oid) < 2;
+-----+-------+
| uid | total |
+-----+-------+
| ccc |     1 |
| ddd |     0 |
+-----+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

6. ORDER BY

从 VT5-J2 中的表中，根据 ORDER BY 子句的条件对结果进行排序，生成 VT6 表。

注意：唯一可使用 SELECT 中别名的地方。

mysql> SELECT
    -> a.uid,
    -> count(b.oid) AS total
    -> FROM
    -> table1 AS a
    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
    -> WHERE
    -> a. NAME = 'mike'
    -> GROUP BY
    -> a.uid
    -> HAVING
    -> count(b.oid) < 2
    -> ORDER BY
    -> total DESC;
+-----+-------+
| uid | total |
+-----+-------+
| ccc |     1 |
| ddd |     0 |
+-----+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

7. LIMIT

LIMIT 子句从上一步得到的 VT6 虚拟表中选出从指定位置开始的指定行数据。

注意：

offset 和 rows 的正负带来的影响；
当偏移量很大时效率是很低的，可以这么做；
采用子查询的方式优化，在子查询里先从索引获取到最大 id，然后倒序排，再取 N 行结果集；
采用 INNER JOIN 优化，JOIN 子句里也优先从索引获取 ID 列表，然后直接关联查询获得最终结果。

mysql> SELECT
    -> a.uid,
    -> count(b.oid) AS total
    -> FROM
    -> table1 AS a
    -> LEFT JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
    -> WHERE
    -> a. NAME = 'mike'
    -> GROUP BY
    -> a.uid
    -> HAVING
    -> count(b.oid) < 2
    -> ORDER BY
    -> total DESC
    -> LIMIT 1;
+-----+-------+
| uid | total |
+-----+-------+
| ccc |     1 |
+-----+-------+
1 row in set (0.00 sec)