MySQL架構(gòu)如下:

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我們寫的sql語句通過client對(duì)接MYSQL的連接層,然后有查詢緩存,語法解析器,優(yōu)化器,生成最終執(zhí)行計(jì)劃,然后去查詢插件式存儲(chǔ)引擎,如InnoDB等。我們的數(shù)據(jù)是通過存儲(chǔ)引擎來和物理設(shè)備交互的。
B TREE 索引是有序排列的。所以在執(zhí)行 ORDER BY 操作時(shí),可以使用索引來避免使用額外的排序操作。
即使 ORDER BY 沒有精確地與索引相匹配,只要所有索引未使用的部分和所有 ORDER BY 中額外的列在 WHERE 子句中是一個(gè)常量。如果索引不包含查詢中訪問的索引列,只有當(dāng)索引訪問效率高于其他訪問模式時(shí)才使用索引。
這里的無法使用索引是指不使用索引進(jìn)行排序( ORDER BY )操作。但是仍然可能使用索引來檢索和 WHERE 子句匹配的行
如果 ORDER BY 無法使用索引,MySQL會(huì)執(zhí)行文件排序( filesort )操作:讀取表中的每一行并進(jìn)行排序。 filesoft 可以被視為是語句執(zhí)行過程中的額外排序操作。
為了獲取 filesort 操作的內(nèi)存,優(yōu)化器分配固定的 sort_buffer_size 大小的內(nèi)存。 sort_buffer_size 是會(huì)話級(jí)的,可以動(dòng)態(tài)修改。
如果結(jié)果集太大,內(nèi)存容納不下全部結(jié)果, filesort 操作會(huì)使用臨時(shí)磁盤文件。一些類型的查詢特別適合使用內(nèi)存 filesort 操作。例如:優(yōu)化器可以使用內(nèi)存 filesort 來
SELECT ... FROM single_table ... ORDER BY non_index_column [DESC] LIMIT [M,]N;
對(duì)于未使用 filesort 的 ORDER BY ,可以降低 max_length_for_sort_data 的值來觸發(fā)文件排序。(max_length_for_sort_data過高可能導(dǎo)致磁盤活動(dòng)較高但CPU利用率較低)
要提高 ORDER BY 的性能,檢查是否能否使用索引,來避免額外的排序操作,如果無法使用索引,嘗試以下策略:
可以通過 EXPLIAN 查看 ORDER BY 是否使用了索引:
sort_mode 值提供了關(guān)于排序緩沖區(qū)中元組內(nèi)容的信息:
EXPLAIN 無法區(qū)分 filesort 是否在內(nèi)存中執(zhí)行。可以通過優(yōu)化器跟蹤輸出來查看 filesort 的內(nèi)存使用。查看 filesort_priority_queue_optimization
1.一條查詢語句如何執(zhí)行?
2.一條更新語句如何執(zhí)行?
3.innodb的redolog是什么?
4.什么是寫緩沖
5.寫緩沖一定好嗎?
6.什么情況會(huì)引發(fā)刷臟頁
關(guān)于一條mysql查詢語句在mysql中的執(zhí)行流程
如select name from test where id=10;
1.連接器---先與mysql服務(wù)端連接器建立連接,若查詢緩存命中則直接返回 (查詢緩存的弊端:查詢緩存的失效非常頻繁,只要有對(duì)一個(gè)表的更新,這個(gè)表上所有的查詢緩存都會(huì)被清空。)
2.分析器---詞法分析告訴服務(wù)端你要干什么(我要找 test表中id為10的名字) ( 其中sql語法錯(cuò)誤在這塊暴露 )
3.優(yōu)化器---服務(wù)端會(huì)思考該怎么執(zhí)行最優(yōu)(索引的選擇)
4.執(zhí)行器---檢查用戶對(duì)庫對(duì)表的權(quán)限
5.存儲(chǔ)引擎--存儲(chǔ)數(shù)據(jù),提供讀寫接口
以u(píng)pdate a set name=1 where id=1;
主要區(qū)別在于在查詢到數(shù)據(jù)之后(select name from a where id=1),如果是innodb引擎它會(huì)進(jìn)行日志的兩階段提交:
1.開啟事務(wù),寫入redolog(innodb引擎特有),并更新內(nèi)存
3.寫入binlog,提交事務(wù),commit
我們知道m(xù)ysql數(shù)據(jù)存儲(chǔ)包含內(nèi)存與磁盤兩個(gè)部分,innodb是按數(shù)據(jù)頁(通常為16k)從磁盤讀取到內(nèi)存中的(剩余操作在內(nèi)存中執(zhí)行),當(dāng)要更新數(shù)據(jù)時(shí),若目標(biāo)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)頁剛好在內(nèi)存中,則直接更新。不在呢?
將這個(gè)更新操作(也可能是插入) 緩存在change buffer中 (redolog也會(huì)記錄這個(gè)change buffer操作)等到下一次查詢要用到這些數(shù)據(jù)時(shí),再執(zhí)行這些操作,改變數(shù)據(jù)(稱為合并操作記錄稱為merge)。
innodb_change_buffer_max_size
innodb_change_buffering
先介紹兩個(gè)概念
因?yàn)閞edolog是環(huán)形日志,當(dāng)redolog寫滿時(shí),就需要“擦掉”開頭的一部分?jǐn)?shù)據(jù)來達(dá)到循環(huán)寫,這里的擦掉指,指將redolog日志的checkpoint位置從 CP推進(jìn)到CP‘ ,同時(shí)將兩點(diǎn)之間的臟頁刷到磁盤上(flush操作),此時(shí)系統(tǒng)要停止所有的更新操作(防止更新操作丟失)
1.系統(tǒng)內(nèi)存不足。當(dāng)要讀取新的內(nèi)存頁時(shí)就要淘汰一些數(shù)據(jù)頁,如果淘汰的正好是臟頁,就要執(zhí)行一次flush操作
2.Mysql認(rèn)為系統(tǒng)處于“空閑狀態(tài)”
3.正常關(guān)閉Mysql
上述后兩者場(chǎng)景(系統(tǒng)空閑和正常關(guān)閉)對(duì)于性能都沒太大影響。
當(dāng)為第一種redolog寫滿時(shí),系統(tǒng)無法執(zhí)行更新操作,所有操作都會(huì)堵塞
當(dāng)為第二種內(nèi)存不夠用時(shí),如果淘汰臟頁太多,影響mysql響應(yīng)時(shí)間
后兩者刷臟頁會(huì)影響性能,所以Mysql需要有刷臟頁控制策略,可以從以下幾個(gè)設(shè)置項(xiàng)考慮
1.設(shè)置innodb_io_capacity告訴innodb所在主機(jī)的IO能力
你的問題太泛泛了,“MYSQL的程序”你指的是什么?是MYSQL的 存儲(chǔ)過程??您最好是具體問題具體問,你這樣提問的話大家都不知道你想要什么!
mysql soure example.sql里的soure寫錯(cuò)了應(yīng)該是source!!!!example.sql是你實(shí)現(xiàn)先編輯好的文本內(nèi)容,內(nèi)容可以是創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫,然后再數(shù)據(jù)庫下建立一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)表,再往表里插入一些記錄!!然后再寫個(gè)存儲(chǔ)過程完成一些簡(jiǎn)單的功能,比如把A表里的內(nèi)容插入到B表等等(可以加內(nèi)容存在就修改不存在就插入等判斷)!!建立一個(gè).SQL文件就是為了方便!!隨便舉個(gè)例子:在D盤根目錄下用記事本建立個(gè)example.sql文件,內(nèi)容如下:
CREATE database name ;
use name;
CREATE TABLE a (
user_id int(11) DEFAULT NULL,
name char(11) DEFAULT NULL,
UNIQUE KEY USER_ID (user_id)
);
insert into a (user_id,name) values (1,'aaa'),(2,'bbb');
CREATE TABLE b (
user_id int(11) DEFAULT NULL,
name char(11) DEFAULT NULL,
UNIQUE KEY USER_ID (user_id)
);
insert into b (user_id,name) values (1,'xxx'),(3,'ccc');
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS qq$$
CREATE PROCEDURE qq()
begin
declare p_user_id varchar(6);
declare p_name varchar(6);
declare cursor_flag int default 0;
declare user_nrb cursor for select user_id,name from a;
declare continue handler for sqlstate '02000' set cursor_flag = 1;
open user_nrb;
repeat
fetch user_nrb into p_user_id,p_name;
if not cursor_flag then
if not exists (select * from b where user_id=p_user_id) then
insert into b(user_id,name)values(p_user_id,p_name);
else
update b set name=p_name where user_id=p_user_id;
end if;
end if;
until cursor_flag end repeat;
close user_nrb;
end$$
DELIMITER ;
順序是建立名為name的數(shù)據(jù)庫,其下建立倆表A和B,為A表插入用戶1和2,為B表插入用戶1,3!!再建立名為QQ的存儲(chǔ)過程,功能是把a(bǔ)表的用戶導(dǎo)入到B表,如果A的用戶號(hào)再B里沒有直接插入,如果A里的用戶號(hào)已經(jīng)在B表里了那就改變B表里相應(yīng)用戶的名字!!大概是這么個(gè)過程!!在MYSQL自帶的客戶端導(dǎo)入剛才建立的example.sql文件,順序是:開始——程序——MYSQL——MYSQL SERVER5.1——MYSQL COMMAND LINE CLIENT 窗口里輸入ROOT用戶密碼在光標(biāo)處輸入source d:\example.sql!!最后再執(zhí)行存儲(chǔ)過程,敲call qq;回車!!!
驗(yàn)證方法是敲select * from b;回車!!可以發(fā)現(xiàn)B表由本來插入的2條記錄變成3條記錄,而且用戶1的名字也從xxx變成aaa了!!!!
希望對(duì)你有幫助!另外最重要的是MYSQL有一些很好的圖形界面客戶端工具,不用這個(gè)DOS界面的東西,下載個(gè)sqlyog什么的軟件裝上,基本一啟動(dòng)就會(huì)用了的東西!在SQLYOG的界面直接把example.sql里的內(nèi)容復(fù)制過來粘貼后按F5鍵運(yùn)行即可!!!
如果查詢緩存沒有命中,那么SQL請(qǐng)求會(huì)進(jìn)入分析器,分析器是用來分辨SQL語句的執(zhí)行目的,其執(zhí)行過程大致分為兩步:
表1 語法分析關(guān)鍵字然后再通過語法規(guī)則解析,判斷輸入的SQL 語句是否滿足MySQL語法,并且生成圖5的語法樹。由SQL語句生成的四個(gè)單詞中,識(shí)別出兩個(gè)關(guān)鍵字,分別是select 和from。根據(jù)MySQL的語法Select 和 from之間對(duì)應(yīng)的是fields 字段,下面應(yīng)該掛接username;在from后面跟隨的是Tables字段,其下掛接的是userinfo。
優(yōu)化器的作用是對(duì)SQL進(jìn)行優(yōu)化,生成最有的執(zhí)行方案。如圖6所示,前面提到的SQL解析器通過語法分析和語法規(guī)則生成了SQL語法樹。這個(gè)語法樹作為優(yōu)化器的輸入,而優(yōu)化器(黃色的部分)包含了邏輯變換和代價(jià)優(yōu)化兩部分的內(nèi)容。在優(yōu)化完成以后會(huì)生成SQL執(zhí)行計(jì)劃作為整個(gè)優(yōu)化過程的輸出,交給執(zhí)行器在存儲(chǔ)引擎上執(zhí)行。
所處的位置如上圖所示,這節(jié)的重點(diǎn)在優(yōu)化器中的邏輯變換和代價(jià)優(yōu)化上。
邏輯變換也就是在關(guān)系代數(shù)基礎(chǔ)上進(jìn)行變換,其目的是為了化簡(jiǎn),同時(shí)保證SQL變化前后的結(jié)果一致,也就是邏輯變化并不會(huì)帶來結(jié)果集的變化。其主要包括以下幾個(gè)方面:
這樣講概念或許有些抽象,通過圖7 來看看邏輯變化如何在SQL中執(zhí)行的吧。
如圖7所示,從上往下共有4個(gè)步驟:
1. 針對(duì)存在的SQL語句,首先通過“否定消除”,去掉條件判斷中的“NOT”。語句由原來的“or”轉(zhuǎn)換成“and”,并且大于小于符號(hào)進(jìn)行變號(hào)。藍(lán)色部分為修改前的SQL,紅色是修改以后的SQL。2. 等值傳遞,這一步很好理解分別降”t2.a=9” 和”t2.b=5”分別替換掉SQL中對(duì)應(yīng)的值。3. 接下來就是常量表達(dá)式計(jì)算,將“5+7”計(jì)算得到“12”。4. 最后是常量表達(dá)式計(jì)算后的化簡(jiǎn),將”9=10”化簡(jiǎn)為”true”帶入到最終的SQL表達(dá)式中完成優(yōu)化。
代價(jià)優(yōu)化是用來確定每個(gè)表,根據(jù)條件是否應(yīng)用索引,應(yīng)用哪個(gè)索引和確定多表連接的順序等問題。為了完成代價(jià)優(yōu)化,需要找到一個(gè)代價(jià)最小的方案。因此,優(yōu)化器是通過基于代價(jià)的計(jì)算方法來決定如何執(zhí)行查詢的(Cost-based Optimization)。簡(jiǎn)化的過程如下:
這里將配置操作的代價(jià)分為MySQL 服務(wù)層和MySQL 引擎層,MySQL 服務(wù)層主要是定義CPU的代價(jià),而MySQL 引擎層主要定義IO代價(jià)。MySQL 5.7 引入了兩個(gè)系統(tǒng)表mysql.server_cost和mysql.engine_cost來分別配置這兩個(gè)層的代價(jià)。如下:MySQL 服務(wù)層代價(jià)保存在表server_cost中,其具體內(nèi)容如下:
由上可以看出創(chuàng)建臨時(shí)表的代價(jià)是很高的,尤其是內(nèi)部的myisam或innodb臨時(shí)表。MySQL 引擎層代價(jià)保存在表engine_cost中,其具體內(nèi)容如下:
目前io_block_read_cost和memory_block_read_cost默認(rèn)值均為1,實(shí)際生產(chǎn)中建議酌情調(diào)大memory_block_read_cost,特別是對(duì)普通硬盤的場(chǎng)景。MySQL會(huì)根據(jù)SQL查詢生成的查詢計(jì)劃中對(duì)應(yīng)的操作從上面兩張代價(jià)表中查找對(duì)應(yīng)的代價(jià)值,并且進(jìn)行累加形成最終執(zhí)行SQL計(jì)劃的代價(jià)。再將多種可能的執(zhí)行計(jì)劃進(jìn)行比較,選取最小代價(jià)的計(jì)劃執(zhí)行。
當(dāng)分析器生成查詢計(jì)劃,并且經(jīng)過優(yōu)化器以后,就到了執(zhí)行器。執(zhí)行器會(huì)選擇執(zhí)行計(jì)劃開始執(zhí)行,但在執(zhí)行之前會(huì)校驗(yàn)請(qǐng)求用戶是否擁有查詢的權(quán)限,如果沒有權(quán)限,就會(huì)返回錯(cuò)誤信息,否則將會(huì)去調(diào)用MySQL引擎層的接口,執(zhí)行對(duì)應(yīng)的SQL語句并且返回結(jié)果。例如SQL:“SELECT * FROM userinfo WHERE username = 'Tom';“假設(shè) “username“ 字段沒有設(shè)置索引,就會(huì)調(diào)用存儲(chǔ)引擎從第一條開始查,如果碰到了用戶名字是” Tom“, 就將結(jié)果集返回,沒有查找到就查看下一行,重復(fù)上一步的操作,直到讀完整個(gè)表或者找到對(duì)應(yīng)的記錄。需要注意SQL語句的執(zhí)行順序并不是按照書寫順序來的,順序的定義會(huì)在分析器中做好,一般是按照如下順序:
如果命中的記錄比較多,應(yīng)用會(huì)從MySql Server一批批獲取數(shù)據(jù)
本文從MySQL中SQL語句的執(zhí)行過程作為切入點(diǎn),首先介紹了查詢請(qǐng)求的執(zhí)行流程,其中將MySQL的處理分為MySQL Server層和MySQL存儲(chǔ)引擎層。通過介紹SQL語句的流轉(zhuǎn),引出了后面要介紹的5大組件,他們分別是:連接器、查詢緩存、分析器、優(yōu)化器、執(zhí)行器。后面的內(nèi)容中對(duì)每個(gè)組件進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。連接器,負(fù)責(zé)身份認(rèn)證和權(quán)限鑒別;查詢緩存,將查詢的結(jié)果集進(jìn)行緩存,提高查詢效率;分析器,對(duì)SQL語句執(zhí)行語法分析和語法規(guī)則,生成語法樹和執(zhí)行計(jì)劃;優(yōu)化器,包括邏輯變換和代價(jià)優(yōu)化;執(zhí)行器,在檢查用戶權(quán)限以后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐條查詢,整個(gè)過程遵守SQL語句的執(zhí)行順序。
文章名稱:mysql是怎么執(zhí)行的,一條sql語句在mysql中如何執(zhí)行的
標(biāo)題來源:http://chinadenli.net/article34/dsiecse.html
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