【mysql】一条SQL在MySQL中如何执行

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MySQL的内部组件结构

• 大体来说，MySQL 可以分为client端、 server 层和存储引擎层（store层）3部分，主要是server层和存储引擎层：
  
  
  
  • server层
    
    
    
    • 主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等）
      
    • 所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等
      
    
    
  • store层
    
    
    
    • 存储引擎层负责数据的存储和提取
      
    • 其架构模式是插件式的，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎
      
    • 现在最常用的存储引擎是 InnoDB，它从 MySQL 5.5.5 版本开始成为了默认存储引擎
      
      
      
      • 也就是说如果在create table时不指定表的存储引擎类型,默认会给你设置存储引擎为InnoDB
        
      
      
    
    
  
  

一条SQL在MySQL如何执行

• 如上面图：
  
  
  
  • sql->连接···>（8及之后版本移除了）查询缓存，命中即返回->未命中缓存，则真正执行语句，先分析->然后优化->最后执行
    
  
  
• 按下面示例DDL，依照SQL在MySQL的执行过程，重点分析连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器分别主要做了哪些事情
  

CREATE TABLE `test` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8;连接器

• 由于MySQL是开源的，其有非常多种类的客户端：navicat 、MySQLworkbench、jdbc、SQLyog、phpMyAdmin、DBeaver等等。这些客户端要向mysql发起通信都必须先跟Server端建立通信连接，而建立连接的工作就由连接器完成
  
• 连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接
  
• 而在建立连接后，连接器会开辟一块专属于当前连接会话存储空间session（很多操作的临时缓存、空间都在此空间内），且会将对应用户权限存储在该空间
  
• 这意味着，一个用户成功建立连接后，即使用管理员账号对这个用户的权限做了修改，也不会影响已经存在连接的权限。而修改权限完成后，只有再新建的连接才会使用新的权限设置
  

建立通信连接过程

• 1. 建立连接：连接器建立客户端到数据库的连接
  
  
  
  • 连接命令一般是这么写的：
    
  
  

mysql -h host[数据库地址] -u [用户] -p [密码] -P [端口]

• 【说明】连接命令中的 mysql 是客户端工具，用来跟服务端建立连接
  

• 2. 获取权限：在完成经典的 TCP 握手后，连接器就要开始认证身份，这个时候用的就是所输入的用户名和密码
  

1、如果用户名或密码不对，会收到一个"Access denied for user"的错误，然后客户端程序结束执行。
2、如果用户名密码认证通过，连接器会到权限表里面查出拥有的权限。之后，这个连接里面的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限。——即会将对应用户权限存储在当前连接的空间

• 这意味着，一个用户成功建立连接后，即使用管理员账号对这个用户的权限做了修改，也不会影响已经存在连接的权限。而修改权限完成后，只有再新建的连接才会使用新的权限设置
  
  
  
  • 这样设计的原因：
    
    
    
    • 连接建立，即将权限一类信息都存储在对应会话空间，隔离其他用户修改权限对其他连接造成性能(假死)影响
      
      
      
      • 如果不这样设计，那么，当有100个连接时（都用同样的用户），然后修改了用户权限信息。则需要类似STW的机制，安全的修改100个连接。在修改连接期间，对应连接是不可用的，对外造成假死现象，影响性能
        
      
      
    
    
  • 用户的权限表在系统表空间的mysql的user表中
    
  
  


• 3. 维持和管理：
  
  
  
  • 连接完成后，如果没有后续的动作，这个连接就处于空闲状态，可以在 show processlist 命令中看到该连接状态
    
    
    
    • show processlist 的结果，其中的 Command 列显示为“Sleep”的这一行，就表示现在系统里面有一个空闲连接
      
    • 关闭连接可用：kill
      
    
    
  • 客户端如果长时间不发送command到Server端，连接器就会自动将它断开
    
    
    
    • 这个时间是由参数 wait_timeout 控制的，默认值是 8 小时
      
    
    
  
  

show global variables like "wait_timeout";
set global wait_timeout=28800; 设置全局服务器关闭非交互连接之前等待活动的秒数

• 如果连接被断开后，客户端再次发送请求，就会收到一个错误提醒： Lost connection to MySQL server during query。这时候如果要继续，就需要重连，然后再执行请求
  

长连接和短连接

• 数据库中：
  
  
  
  • 长连接是指连接成功后，如果客户端持续有请求，则一直使用同一个连接
    
  • 短连接则是指每次执行完很少的几次查询就断开连接，下次查询再重新建立一个
    
  
  
• 开发中大多数时候用的是长连接，把连接放在Pool内进行管理
  
  
  
  • 但是长连接有些时候会导致 MySQL 占用内存涨得特别快
    
    
    
    • 这是因为 MySQL 在执行过程中临时使用的内存是管理在连接对象里面的，这些资源会在连接断开的时候才释放
      
    
    
  • 所以如果长连接累积下来，可能导致内存占用太大，被系统强行杀掉（OOM），从现象看就是 MySQL 异常重启了
    
  
  

长连接内存占用太大，被系统强行杀掉（OOM），怎么解决这类问题？

• 定期断开长连接
  

• 使用一段时间，或者程序里面判断执行过一个占用内存的大查询后，断开连接，之后要查询再重连
  

• 如果用的是 MySQL 5.7 或更新版本，可以在每次执行一个比较大的操作后，通过执行 mysql_reset_connection 来重新初始化连接资源
  

• 这个过程不需要重连和重新做权限验证，但是会将连接恢复到刚刚创建完时的状态
  

查询缓存

show databases; 显示所有数据库
use dbname； 打开数据库：
show tables; 显示数据库mysql中所有的表；
describe user; 显示表mysql数据库中user表的列信息）；

• 连接建立完成后，就可执行 select 语句，即执行逻辑就会来到第二步：查询缓存
  
  
  
  • MySQL 拿到一个查询请求后，会先到查询缓存看看，之前是不是执行过这条语句
    
    
    
    • 之前执行过的语句及其结果可能会以 key-value 对的形式，被直接缓存在内存中
      
      
      
      • key 是查询的语句，value 是查询的结果。
        
      
      
    • 如果查询能够直接在这个缓存中找到 key，那么这个 value 就会被直接返回给客户端
      
    • 如果语句不在查询缓存中，就会继续后面的执行阶段。执行完成后，执行结果会被存入查询缓存中
      
    
    
  
  
• 由上可了解，如果查询命中缓存，MySQL 不需要执行后面的复杂操作，就可以直接返回结果，这个效率会很高
  

大多数情况查询缓存就是个鸡肋，为什么？

• 因为：
  
  
  
  • 查询缓存往往弊大于利。查询缓存的失效非常频繁，只要有对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空
    
    
    
    • 因此很可能费劲地把结果存起来，还没使用，就被一个更新全清空
      
    • 对于更新压力大的数据库来说，查询缓存的命中率会非常低
      
    
    
  • 另外，InnoDB也提供了buffPool（实现复杂，这里不展开）对热点进行缓存，其还具备LRU策略，有效减少磁盘IO
    
  
  
• 一般建议大家在静态表里使用查询缓存
  
  
  
  • 静态表：就是一般我们极少更新的表
    
    
    
    • 比如，一个系统配置表、字典表，那这张表上的查询才适合使用查询缓存
      
    
    
  
  
• MySQL 查询缓存也提供“按需使用”的方式
  
  
  
  • 可以将my.cnf参数 query_cache_type 设置成 DEMAND：
    
  
  

my.cnf
#query_cache_type有3个值 0代表关闭查询缓存OFF，1代表开启ON，2（DEMAND）代表当sql语句中有SQL_CACHE关键词时才缓存
query_cache_type=2

• 上面这样配置，对于默认的 SQL 语句都不使用查询缓存。而对于确定要使用查询缓存的语句，可以用 SQL_CACHE 显式指定，像下面这个语句一样：
  

select SQL_CACHE * from test where ID=5； 查询缓存常用命令

show global variables like "%query_cache_type%";//查看当前mysql实例是否开启缓存机制

show status like'%Qcache%'; //监控查询缓存的命中率-查看运行的缓存信息

【缓存信息结果释义】

• Qcache_free_blocks:表示查询缓存中目前还有多少剩余的blocks，如果该值显示较大，则说明查询缓存中的内存碎片过多了，可能在一定的时间进行整理。
  
• Qcache_free_memory:查询缓存的内存大小，通过这个参数可以很清晰的知道当前系统的查询内存是否够用，是多了，还是不够用，DBA可以根据实际情况做出调整。
  
• Qcache_hits:表示有多少次命中缓存。我们主要可以通过该值来验证我们的查询缓存的效果。数字越大，缓存效果越理想。
  
• Qcache_inserts: 表示多少次未命中然后插入，意思是新来的SQL请求在缓存中未找到，不得不执行查询处理，执行查询处理后把结果insert到查询缓存中。这样的情况的次数，次数越多，表示查询缓存应用到的比较少，效果也就不理想。当然系统刚启动后，查询缓存是空的，这很正常。
  
• Qcache_lowmem_prunes:该参数记录有多少条查询因为内存不足而被移除出查询缓存。通过这个值，用户可以适当的调整缓存大小。
  
• Qcache_not_cached: 表示因为query_cache_type的设置而没有被缓存的查询数量。
  
• Qcache_queries_in_cache:当前缓存中缓存的查询数量。
  
• Qcache_total_blocks:当前缓存的block数量。
  

mysql8.0已经移除查询缓存功能

分析器

• 如果没有命中查询缓存，就要开始真正执行语句。首先，MySQL 需要知道你要做什么，因此需要对 SQL 语句做解析
  
  
  
  • 分析器先会做“词法分析”
    
    
    
    • 输入的是由多个字符串和空格组成的一条 SQL 语句，MySQL 需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么
      
    • MySQL 从输入的"select"这个关键字识别出来，这是一个查询语句。它也要把字符串“T”识别成“表名 T”，把字符串“ID”识别成“列 ID”
      
    
    
  • 做完这些识别以后，就要做“语法分析”
    
    
    
    • 根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断输入的 SQL 语句是否满足 MySQL 语法
      
    • 如果语句不对，就会收到“You have an error in your SQL syntax”的错误提醒
      
    
    
  
  

词法分析器原理

• 词法分析器分成6个主要步骤完成对sql语句的分析
  

• 词法分析
  
• 语法分析
  
• 语义分析
  
• 构造执行树
  
• 生成执行计划
  
• 计划的执行
  

<li data-pid="FwCdE-Q3">SQL词法分析的过程步骤示意图：

• SQL语句的分析分为词法分析与语法分析，mysql的词法分析由MySQLLex[MySQL自己实现的]完成，语法分析由Bison生成语法树
  
  
  
  • 关于语法树大家如果想要深入研究可以参考这篇wiki文章：https://en.wikipedia.org/wiki/LR_parser
    
  • 除Bison外，Java当中也有开源的词法结构分析工具例如Antlr4，ANTLR从语法生成一个解析器，可以构建和遍历解析树，可以在IDEA工具当中安装插件：antlr v4 grammar plugin
    
  
  
• 经过bison语法分析之后，会生成一个这样的语法树：
  

• 至此分析器的工作任务也基本完成，接下来进入到优化器
  

【引】类似语法树原理使用场景

• 分库分表
  
  
  
  • 路由某个字段
    
  
  
• 分布式事务，sagu模型（commit+rollback）
  
  
  
  • 事件表，记录commit的反向操作，方便回滚场景
    
  
  

优化器

• 经过分析器，MySQL 就知道要做什么，在开始执行前，还要先经过优化器的处理
  
• 优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；
  
• 或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序
  
  
  
  • 比如执行下面这样的语句，这个语句是执行两个表的 join：
    
  
  

select * from test1 join test2 using(ID) where test1.name=xiyangyang and test2.name=huitailang;

• 既可以先从表 test1 里面取出 name=xiyangyang 的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到表 test2，再判断 test2 里面 name的值是否等于 huitailang
  
• 也可以先从表 test2 里面取出 name=huitailang 的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到 test1，再判断 test1 里面 name 的值是否等于 xiyangyang
  


• 这两种执行方法的逻辑结果是一样的，但是执行的效率会有不同，而优化器的作用就是决定选择使用哪一个方案
  


• 优化器阶段完成后，语句的执行方案就确定下来了，然后进入执行器阶段
  

执行器

• 开始执行的时候，要先判断一下对这个表 T 有没有执行查询的权限
  
  
  
  • 如果没有权限，就会返回没有权限的错误
    
    
    
    • 在工程实现上，如果命中查询缓存，会在查询缓存返回结果的时候，做权限验证。查询也会在优化器之前调用 precheck 验证权限
      
    
    
  • 如果有权限，就打开表继续执行。打开表的时候，执行器就会根据表的引擎定义，去使用这个引擎提供的接口
    
    
    
    • 比如示例中的表 test 中，ID 字段没有索引，那么执行器的执行流程是这样的：
      
    
    
  
  

• 调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行，判断 ID 值是不是 10，如果不是则跳过，如果是则将这行存在结果集中；
  
• 调用引擎接口取“下一行”，重复相同的判断逻辑，直到取到这个表的最后一行；
  
• 执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端
  

<li data-pid="6sLB6YEU">至此，语句执行完成，对于有索引的表，执行的逻辑也差不多

• 第一次调用的是“取满足条件的第一行”这个接口，之后循环取“满足条件的下一行”这个接口，这些接口都是引擎中已经定义好的
  
• 在数据库的慢查询日志中可看到一个 rows_examined 的字段
  
  
  
  • 表示这个语句执行过程中扫描了多少行
    
  • 这个值就是在执行器每次调用引擎获取数据行的时候累加的
    
  
  
• 在有些场景下，执行器调用一次，在引擎内部则扫描了多行，因此引擎扫描行数跟 rows_examined 并不是完全相同
  

binlog归档

• 删库是不需要跑路的，因为开启binlog后，SQL执行时，会将sql语句的执行逻辑记录在binlog中
  
  
  
  • binlog定义：
    
    
    
    • 是Server层实现的二进制日志,他会记录我们的cud操作
      
    
    
  • binlog特点：
    
  
  

1、Binlog在MySQL的Server层实现（引擎共用）
2、Binlog为逻辑日志,记录的是一条语句的原始逻辑
3、Binlog不限大小,追加写入,不会覆盖以前的日志       

• 如果误删了数据库，可以使用binlog进行归档
  
• 要使用binlog归档，先得记录binlog，因此需要先开启MySQL的binlog功能
  

binlog配置--my.cnf

配置开启binlog
log-bin=/usr/local/mysql/data/binlog/mysql-bin
注意5.7以及更高版本需要配置本项：server-id=123454（自定义,保证唯一性）;
#binlog格式，有3种statement,row,mixed
binlog-format=ROW
#表示每1次执行写入就与硬盘同步，会影响性能，为0时表示，事务提交时mysql不做刷盘操作，由系统决定
sync-binlog=1binlog格式及推荐

• statement
  
  
  
  • 记录语句——结果产生的过程，而非结果
    
  • 记录数据小，同步快，但不安全
    
  
  
• row
  
  
  
  • 记录结果——语句执行所影响的结果
    
  • 记录数据大，但安全性好
    
  • 很多工具都是解析row格式的binlog文件，然后做后续处理。比如：阿里开源的binlog解析工具canal
    
  
  
• mixed
  
  
  
  • 上面两者的结合
    
  
  

推荐采用row

常见binlog命令

show variables like '%log_bin%'; 查看bin-log是否开启
flush logs; 会多一个最新的bin-log日志
show master status; 查看最后一个bin-log日志的相关信息
reset master; 清空所有的bin-log日志查看binlog内容

/usr/local/mysql/bin/mysqlbinlog --no-defaults /usr/local/mysql/data/binlog/mysql-bin.000001 查看binlog内容

• binlog里的内容不具备可读性，所以需要自行去判断恢复的逻辑点位
  
  
  
  • 如何观察判断呢？看重点信息。比如begin,commit这种关键词信息
    
    
    
    • 只要在binlog当中看到，就可以理解为begin-commit之间的信息是一个完整的事务逻辑
      
    • 然后再根据位置position判断恢复即可
      
    
    
  
  

数据归档操作——从bin-log恢复数据命令

恢复全部数据
/usr/local/mysql/bin/mysqlbinlog --no-defaults /usr/local/mysql/data/binlog/mysql-bin.000001 |mysql -uroot -p tuling(数据库名)
恢复指定位置数据
/usr/local/mysql/bin/mysqlbinlog --no-defaults --start-position="408" --stop-position="731"  /usr/local/mysql/data/binlog/mysql-bin.000001 |mysql -uroot -p tuling(数据库)
恢复指定时间段数据
/usr/local/mysql/bin/mysqlbinlog --no-defaults /usr/local/mysql/data/binlog/mysql-bin.000001 --stop-date= "2018-03-02 12:00:00"  --start-date= "2019-03-02 11:55:00"|mysql -uroot -p test(数据库)数据归档测试--删除和恢复

1、定义一个存储过程，写入数据
drop procedure if exists tproc;
delimiter $$
create procedure tproc(i int)
begin
    declare s int default 1;
    declare c char(50) default repeat('a',50);
    while s<=i do
        start transaction;
        insert into test values(null,c);
        commit;
        set s=s+1;
    end while;
end$$
delimiter ;2、删除数据
truncate test;3、利用binlog归档/恢复数据
/usr/local/mysql/bin/mysqlbinlog --no-defaults /usr/local/mysql/data/binlog/mysql-bin.000001 |mysql -uroot -p dbtest(数据库名)4、归档完毕，数据恢复