SQL语句在MySQL中是如何被执行的？

前言

相信大家用了这么久的MySQL，一定很好奇自己写的SQL是如何执行并返回结果的，今天我们就来一层一层剥开MySQL这颗洋葱。

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首先我们通过一张图来了解下整个过程，然后再开始一步一步解析。

第一步：客户端发送SQL语句到MySQL服务端

假如项目中用到了Mybatis来操作数据库，那么Mybatis就会通过JDBC来连接数据库，并发送语句给数据库，因为一般运行Web后台服务的机器和MySQL服务都是物理上隔开的，是一个分布式架构，所以需要通过网络来访问，JDBC采用TCP连接的方式与MySQL服务端进行通信，通信的内容包括发送语句、接收执行结果等。虽然TCP是全双工的，但是Mysql的TCP是半双工的，这意味着同一时刻要么客户端在发送数据，要么服务端在发送数据。

第二步：验证连接合法性

JDBC与数据库建立的连接的时候，会要求输入用户名和密码，Mysql需要验证用户名是否存在，密码是否正确。验证通过后，再根据mysql.user表中的host字段来验证客户端IP是否是允许的IP，这个host字段相当于一个白名单。

前面的合法性都通过后，JDBC才会发送实际的SQL语句给MySQL服务端。

第三步：查询缓存

像上面这种SELECT语句，MySQL服务端收到这个SQL时，如果开启了查询缓存，就会根据SQL语句在查询缓存中查找，查找成功就直接返回查询缓存中的结果给客户端，而不会执行下面这些操作。

请注意，这里的查找方式是根据SQL语句进行hash运算，只要SQL中有一个字节不同都不会命中缓存。

第四步：语法解析和预处理

当查询缓存没有命中时，才会开始进行语法解析和预处理。语法解析就像一个编译程序一样，根据语句生成语法树，并检查语法树中的关键字是否正确，顺序是否正确，引号是否前后匹配等。

经过语法解析后，预处理就会检查sql中的表、列是否存在，列名是否有歧义等，同时预处理还会对SQL进行权限认证，比如该用户是否有SELECT权限、INSERT权限..., 是否有对应数据库的权限、表的权限等等。

第五步：查询优化

查询优化主要分为两部分，一是静态优化二是动态优化。静态优化可以把语句中一些where条件进行等价交换，比如：WHERE 1=1 AND a > 2将被替换为WHERE a > 2;静态优化不依赖sql语句的具体值，就像Java静态编译器的语法糖一样。

动态优化：因为动态优化以页为最小单元来评估成本，所以需要分析SQL语句所对应的表的索引页或者数据页的数量，以此来确定是走索引还是全表扫描。这些信息都是通过存储引擎来获得的，所以如果存储引擎给出的结果不精确，那么查询优化的执行计划可能就不是最优的。

因为一条sql可以选择的执行方式有很多种，比如一张表里有多个索引，SQL语句涉及多个表的连接查询，那么得到上述信息后，就需要评估使用哪些索引、哪个表关联的顺序是最优的，并以此来生成一条执行计划。这部分也是Mysql服务层最复杂的地方，因为需要考量的因素有很多，这里笔者只是列出了一小部分。

第六步：调用存储引擎执行

其实在MySQL中，真正决定怎么存储数据和查询数据的组件是存储引擎。所以在第五步中得到了执行计划后，MySQL会调用表所对应的存储引擎的API，来执行真正的查询。Mysql定义了一系列存储引擎接口，来让编写存储引擎的人来实现，所以只要符合接口定义的存储引擎都是可以放入MySQL中去使用的。其中使用最广泛的引擎莫过于InnoDB，InnoDB是一个支持事务、支持崩溃快速恢复的高性能存储引擎。

Mysql服务层和存储引擎层最大的区别是：服务层实现了一些不依赖于具体存储引擎的通用操作，比如上面的连接验证、SQL验证这些。而存储引擎则完成具体的查询存储操作，所以好的存储引擎是Mysql的关键。

第七步：将结果返回给客户端

容易想到的一种方式是MySQL服务端先把查询结果缓存到内存中，然后再一次性发送给客户端，可实际上不是这样的。实际是拿到符合条件的第一条数据就返回给客户端，这是一个增量过程。这样做的原因，是可以缓解服务端的内存压力。

如果开启了查询缓存，并且语句是UPDATE、DELETE、INSERT之类的操作，那么这个时候也会更新查询缓存。

总结

在整个过程中，最复杂的部分是第五步的查询优化和第六步中具体的存储引擎，实现细节是造就了MySQL长盛不衰的原因。如果想要优化MySQL的性能，有几步可以优化：

客户端使用连接池，这样可以让连接复用，因为MySQL每接收一个连接都要用一个线程去处理，和其他Web服务器的连接池解决的问题一样，这里也可以解决。

查询缓存虽然在查询时可以避免很多后续操作的成本，但是维护它的成本也挺高的，因为每次UPDATE、DELETE、INSERT都需要互斥地更新对应表的查询缓存，这会成为MySQL的可扩展性瓶颈。根据阿姆达尔定律，决定一个系统能否水平扩展的是程序串行的部分。在MySQL8.0以上版本中，默认禁用了查询缓存。所以除非你能确定查询缓存确实对吞吐量有帮助，否则禁用查询缓存是个好建议。

默认情况下，客户端在第七步的接收过程中，其实是在自己的内存里缓存了全部结果之后，才会解除阻塞，这些会创建很多对象，当并发增高时，可能会引起JVM的OOM。所以这里可以改为每次只接收部分数据，处理完后再接收部分。但这里服务端对于资源都是持有状态，所以是一个空间和时间上的权衡。

如果有必要，你可以干涉第五步的查询优化过程，MySQL提供一些hint语句，比如强制走规定的关联表顺序或者强制使用某些索引。但是大多数情况下，请不要以为自己比查询优化器更聪明，使用推荐的方案可能更好。

设计一个好的索引对于查询的性能影响非常之大，所以对于使用关系型数据库来说，索引设计是非常重要的一环。

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