目录

一条查询寻语句是如何执行的？

1.建立链接

1.1 通讯协议

1.2 通讯方式（半双工）

2.查询缓存（数据库默认关闭，并在8.0版本之后彻底抛弃）

3.语法解析、预处理

3.1 语法解析

3.2 预处理

4.查询优化

4.1 什么是优化器（执行的SQL--->优化器--->多个执行计划--->根据cost(开销)最少的执行）

5.存储引擎

6.执行引擎

一条更新语句是如何执行的？

1.缓冲池(Buffer Pool)

buffer Pool

Change Buffer

Log Buffer

 

---

一条查询寻语句是如何执行的？

                                

1.建立链接

1.1 通讯协议

MySQL是支持多种通信协议的:

同步/异步的方式(一般是同步的)

• 同步：阻塞，依赖被调用方，也就是数据库在执行完SQL之前，线程是阻塞的。
• 异步：虽然能解决线程阻塞，但是SQL执行时间还是一定的，每一个SQL执行都需要创建连接，但是无形中增加了服务器压力，CPU资源被占用过多。

支持长连接/短连接。

• 短连接，操作完成之后，立马close掉
• 长连接，在操作完成后，连接仍然保持打开状态，后面的程序访问的时候我们仍然可以使用这个。连接池中一般使用的是长连接。 MySQL在使用长连接的时候，如果长时间不操作当前连接，会断开，默认是 8 小时。、
• Unix Socket
• TCP/IP 协议

1.2 通讯方式（半双工）

 

 

                             

 

单工：

在两台计算机通信的时候，数据的传输是单向的。生活中的类比：遥控器。

半双工：

在两台计算机之间，数据传输是双向的，你可以给我发送，我也可以给你发送，

但是在这个通讯连接里面，同一时间只能有一台服务器在发送数据，也就是你

要给我发的话，也必须等我发给你完了之后才能给我发。生活中的类比：对讲 机。

全双工：

数据的传输是双向的，并且可以同时传输。生活中的类比：打电话

2.查询缓存（数据库默认关闭，并在8.0版本之后彻底抛弃）

简单来说，就是数据库会将查询的数据按照KV的形式存储在内存中，当相同SQL重复查询的时候，就会首先从缓存中拿取相同的数据。但是为什么要摒弃这个功能呢，

首先，如果有大量的查询存储内存中，这样足够多的SQL查询会大大的增加内存压力。

其次，就是查询的K，也就是SQL必须相同，也就是一个空格都不能差，否则就查询不出结果。

而且，如果某表的数据发生变化，那就必须全部删除该表的查询缓存，这样对于一个变更频繁的表来说，是非常不友好的。

 

 

3.语法解析、预处理

3.1 语法解析

这个就是MySQL的Parser解析器和Preprocessor预处理模块。

这一步主要做的事情是对语句基于SQL语法进行词法和语法分析和语义的解析。

第二步就是语法分析，语法分析会对SQL做一些语法检查，比如单引号有没有闭合，

然后根据MySQL定义的语法规则，根据SQL语句生成一个数据结构。这个数据结构我

们把它叫做解析树（select_lex）。

3.2 预处理

比如我们某个查询语句如果没有错误，但是这个表名压根就不存在，那么这个查询报错是在SQL执行的时候，还是预处理的时候？

答案是预处理的时候，预处理器会在对解析完成的解析树进行再次解析，然后对解析器不能解析的语义记性解析，比如表名，列明，然后生成一个新的解析树。

4.查询优化

4.1 什么是优化器（执行的SQL--->优化器--->多个执行计划--->根据cost(开销)最少的执行）

得到解析树之后，是不是执行SQL语句了呢？

这里我们有一个问题，一条SQL语句是不是只有一种执行方式？或者说数据库最终

执行的SQL是不是就是我们发送的SQL？

这个答案是否定的。一条SQL语句是可以有很多种执行方式的，最终返回相同的结

果，他们是等价的。但是如果有这么多种执行方式，这些执行方式怎么得到的？最终选

择哪一种去执行？根据什么判断标准去选择？

这个就是MySQL的查询优化器的模块（Optimizer）。查询优化器的目的就是根据解

析树生 成不同的执行计划（ExecutionPlan），然后选择一种最优的执行计划，MySQL

里面使用 的是基于开销（cost）的优化器，那种执行计划开销最小，就用哪种

5.存储引擎

MyISAM 和InnoDB 是我们用得最多的两个存储引擎，在 MySQL 5.5 版本之前，

默认的存储引擎是MyISAM，它是MySQL自带的。我们创建表的时候不指定存储引擎，

它就会使用MyISAM作为存储引擎。

MyISAM的前身是ISAM（IndexedSequentialAccessMethod：利用索引，顺序

存取数据的方法）。

5.5版本之后默认的存储引擎改成了InnoDB，它是第三方公司为MySQL开发的。

为什么要改呢？最主要的原因还是InnoDB 支持事务，支持行级别的锁，对于业务一致

性要求高的场景来说更适合。

 

6.执行引擎

他是在调用存储引擎的API实现SQL执行，不同存储引擎实现相同的API。

 

 

一条更新语句是如何执行的？

数据库里面，Update语句包括Insert，update，delete相关。

Mybatis源码中，策略执行器，只有doQuery(),doUpdate()方法。

其实，执行更新之前，首先会根据更新语句拿到符合条件的数据。那么拿到数据之后呢？

 

1.缓冲池(Buffer Pool)

首先，InnnoDB的数据都是放在磁盘上的，InnoDB操作数据有一个最小的逻辑单

位，叫做（Page）页（索引页和数据页）。我们对于数据的操作，不是每次都直接操作

磁盘，因为磁盘的速度太慢了。 InnoDB使用了一种缓冲池的技术，也就是把磁盘读到的

页放到一块内存区域里面。这个内存区域就叫Buffer Pool。

下一次读取相同的页，先判断是不是在缓冲池里面，如果是，就直接读取，不用再

次访问磁盘。

修改数据的时候，先修改缓冲池里面的页。内存的数据页和磁盘数据不一致的时候，

我们把它叫做脏页。InnoDB里面有专门的后台线程把Buffer Pool的数据写入到磁盘，

每隔一段时间就一次性地把多个修改写入磁盘，这个动作就叫做刷脏。

BufferPool是InnoDB里面非常重要的一个结构，它的内部又分成几块区域。这里

我们趁机到官网来认识一下InnoDB的内存结构和磁盘结构。

 

                   

BuffPool包含三部分 : Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash

Index，另外还有一个（redo）log buffer

buffer Pool

Buffer Pool缓存的是页面信息，包括数据页、索引页。

内存的缓冲池写满了怎么办？（Redis 设置的内存满了怎么办？）InnoDB 用 LRU

算法来管理缓冲池（链表实现，不是传统的LRU，分成了young和old），经过淘汰的

数据就是热点数据。

Change Buffer

如果这个数据页不是唯一索引，不存在数据重复的情况，也就不需要从磁盘加载索

引页判断数据是不是重复（唯一性检查）。这种情况下可以先把修改记录在内存的缓冲

池中，从而提升更新语句（Insert、Delete、Update）的执行速度。

这一块区域就是 Change Buffer。5.5 之前叫Insert Buffer 插入缓冲，现在也能支

持delete和update。

最后把 Change Buffer 记录到数据页的操作叫做 merge。什么时候发生 merge？

有几种情况：在访问这个数据页的时候，或者通过后台线程、或者数据库shut down、

redo log写满时触发。

如果数据库大部分索引都是非唯一索引，并且业务是写多读少，不会在写数据后立

刻读取，就可以使用Change Buffer（写缓冲）。

Log Buffer

思考一个问题：如果BufferPool里面的脏页还没有刷入磁盘时，数据库宕机或者重

启，这些数据丢失。如果写操作写到一半，甚至可能会破坏数据文件导致数据库不可用。

为了避免这个问题， InnoDB把所有对页面的修改操作专门写入一个日志文件，并且

在数据库启动时从这个文件进行恢复操作（实现crash-safe）——用它来实现事务的持

久性。

                   

如果我们所需要的数据是随机分散在不同页的不同扇区中，那么找到相应的数据需

要等到磁臂旋转到指定的页，然后盘片寻找到对应的扇区，才能找到我们所需要的一块

数据，一次进行此过程直到找完所有数据，这个就是随机IO，读取数据速度较慢。

假设我们已经找到了第一块数据，并且其他所需的数据就在这一块数据后边，那么

就不需要重新寻址，可以依次拿到我们所需的数据，这个就叫顺序IO。

刷盘是随机I/O，而记录日志是顺序I/O，顺序I/O效率更高。因此先把修改写入日

志，可以延迟刷盘时机，进而提升系统吞吐。

需要注意： redo log的内容主要是用于崩溃恢复。磁盘的数据文件，数据来自buffer

pool。redo log写入磁盘，不是写入数据文件。

redo log有什么特点？

1、redo log是InnoDB存储引擎实现的，并不是所有存储引擎都有。

2、不是记录数据页更新之后的状态，而是记录这个页做了什么改动，属于物理日志。

3、redo log的大小是固定的，前面的内容会被覆盖。