认识达内从这里开始

MySQL数据库的学习与应用是许多软件编程开发程序员都需要熟练掌握的一个编程开发技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，mysql执行查询的过程包含哪些步骤。

客户端先发送查询语句给服务器

服务器检查缓存，如果存在则返回

进行sql解析，生成解析树，再预处理，生成二个解析树，后再经过优化器，生成真正的执行计划

根据执行计划，调用存储引擎的API来执行查询

将结果返回给客户端。

一、客户端到服务端之间的原理

客户端和服务端之间是半双工的，即一个通道内只能一个在发一个接收，不能同时互相发互相接收

客户端只会发送一个数据包给服务端，并不会在应用层拆成2个数据包去发(max_allowed_packet可以设置数据包大长)，这关系到sql语句不能太长。

服务端返回给客户端可以有多个数据包，但是客户端必须完整接收，不能接到一半停掉连接或用连接去做其他事(UI界面可以操作，不同的线程)

例如java，如果没设置fetchSize，那么都是一次性把结果读进内存。当你使用resultSet的时候，其实已经全部进来了，而不是一条条从服务端获取。————使用fetchSize边读边处理的坏处：服务端占用的资源时间变久了。

查询mysql服务此时的状态

使用showfullprocesslist命令可以查看mysql服务端某些线程的状态

Sleep正在等待客户端发送新的请求

Query正在执行查询，或者发结果发给客户端

Locked正在等待表锁(注意表锁是服务器层的，而行锁是存储引擎层的，行锁时状态为query)

Analyzingandstatistics正在生成查询的计划或者收集统计信息

copyingtotmptable临时表操作，一般是正在做groupby等操作

sortingresult正在对结果集做排序

sendingdata正在服务器线程之间传数据

二、查询缓存

缓存的查询在sql解析之前进行。

缓存的查找通过一个对大小写敏感的哈希表实现，即直接比对sql字符串。

因此只要有一个字节不同，都不会匹配中。(毕竟还没开始解析，大小写什么的他也不知道要不要区分)

7章中有更详细的查询缓存。

三、查询优化处理

1.语法解析器和预处理

这里就是把sql做解析，变成一个解析树。解析时会做mysql语法规则验证。

语法解析器:检查关键字错误、关键字顺序、引号匹配

预处理：和元数据关联校验，检查数据表和列是否存在，解析名字和别名。

权限校验

2.查询优化器(重点)

mysql可能会生成多种计划，他会分别计算一个预测成本值，然后选一个成本小的计划

计算信息来自于表的页面个数、索引分布、长度、个数、数据行长度

因为多种原因，可能不会选择到优的计划，有偏差

静态优化和动态优化的区别：

静态优化类似“编译期优化”，只和语句结构有关，和具体值无关

动态优化是在运行中去优化的，需要依赖索引行数、where取值，执行次数可能比静态优化要多。

mysql的优化类型

关联表(join)的顺序可能会变

outerjoin可能会变成内连接

优化条件表达式，例如5=5ANDa>5被简化成a>5

优化MAX\MIN，如果是MAX(索引)，那么直接拿B+树的一条或者后一条即可。

当发现某个查询或者表达式的结果是可以提前计算出来的时候，就会优化成常数

索引覆盖，如果只要返回索引列，就不会走到底层去。

子查询优化

提前终止查询(例如LIMIT)

等值传播：join中可能把左表的where拿给右表一起用

IN(1,2,3,4,5,6)这个条件，并不是简单遍历判断，会先排序，然后用二分去判断是否存在。

3.数据和索引的统计信息

统计信息是存储引擎去计算的，不同的存储引擎有不同的统计信息

服务器层生成查询计划时，会向存储引擎获取这些信息。

4.MYSQL对关联查询的执行

join查询的本质其实是读取临时表做关联

例如ainnerjoinbona.id=b.idwherea.xx=y

遍历a的每一行(此时a表本质上是select*fromawherea.xx=y)

在那行中a的id被定下来，那么就会去获取一个临时表，临时表为(select*frombwherea.id=id)

接着用这个临时表和a那一行拼接，输出多行。

然后再用这里的结果作为临时表，给更上层的关联去用(嵌套查询的含义)。

如果是leftjoin，则就是临时表如果为空，则给a那一行拼接一个null。

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