一条SQL语句是怎么执行的

MySQL的逻辑架构图

大体来说，MySQL可以分为Server层和存储引擎层两部分。
Server 层包括连接器、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），所有的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。
而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 版本开始就成了默认的存储引擎。

从图中不难看出，不同的存储引擎共用一个Sever 层，也就是从连接器到执行器的部分。

连接器

在使用MySQL的第一步，我们会线连接到这个数据库上，这个时候接待的就是连接器。连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。
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，你可以在 show processlist 命令中看到它。

其中的Command 列显示为“sleep”这一行，就代表现在系统里有一个空闲连接。

客户端如果太长时间没动静，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。

如果在连接被断开之后，客户端再次发送请求的话，就会收到错误提醒：Lost connection to MySQL server during query。这个时候就需要重连了。

数据库里的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。

建立连接的过程通常是较为复杂的，所以在使用中要尽量减少建立连接的动作，也就是要尽量使用长连接。

但是全部使用长连接后，可能有时候MySQL占用的内存涨的特别快，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的。这些资源会在断开连接的时候才释放。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），从现象来看就是MySQL异常重启了。

那么我们可以使用以下两种方案来解决这个问题：

1. 定期断开长连接。使用一段时间，或者程序里判断执行过一个占用内存过大的大查询后，断开连接，之后要查询再重连。
2. 如果MySQL的版本在5.7以上，可以每次执行一个较大的操作后，通过执行mysql_reset_connection 来初始化连接资源。这个过程不需要重连和重新做权限认证，但是会将连接恢复到刚刚创建完成时的状态。

查询缓存

连接建立完成后，你就可以执行 select 语句了。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。如果你的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。你可以看到，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。

但是大多数情况下不要使用查询缓存，为什么呢？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。因此很可能你费劲地把结果存起来，还没使用呢，就被一个更新全清空了。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。除非你的业务就是有一张静态表，很长时间才会更新一次。比如，一个系统配置表，那这张表上的查询才适合使用查询缓存。

好在 MySQL 也提供了这种“按需使用”的方式。你可以将参数 query_cache_type 设置成 DEMAND，这样对于默认的 SQL 语句都不使用查询缓存。而对于你确定要使用查询缓存的语句，可以用 SQL_CACHE 显式指定，示例如下：
mysql> select SQL_CACHE * from T where ID = 1;
需要注意的是，MySQL 8.0版本直接将查询缓存的整块功能删掉了。

分析器

如果没有命中查询缓存，就要开始真正执行语句了。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”。你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 从你输入的"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”。

做完了这些识别以后，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，判断你输入的这个 SQL 语句是否满足 MySQL 语法。

如果你的语句不对，就会收到“You have an error in your SQL syntax”的错误提醒。一般语法错误会提示第一个出现错误的未知，所以要关注的是紧接“user near” 的内容。

[SQL] SELECT * FROM `sequences` wher id = 1;
[Err] 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'id = 1' at line 1

优化器

经过了分析器，MySQL 就知道你要做什么了。在开始执行之前，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。比如你执行下面这样的语句，这个语句是执行两个表的 join：

mysql> select * from t1 join t2 using(ID)  where t1.c=10 and t2.d=20;

• 既可以先从表 t1 里面取出 c=10 的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到表 t2，再判断 t2 里面 d 的值是否等于 20。
• 也可以先从表 t2 里面取出 d=20 的记录的 ID 值，再根据 ID 值关联到 t1，再判断 t1 里面 c 的值是否等于 10。

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。

执行器

MySQL 通过分析器知道了你要做什么，通过优化器知道了该怎么做，于是就进入了执行器阶段，开始执行语句.

开始执行的时候，要先判断一下你对这个表 T 有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错误，如下所示 (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)。

mysql> select * from T where ID=10;

ERROR 1142 (42000): SELECT command denied to user 'b'@'localhost' for table 'T'

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。

比如我们这个例子中的表 T 中，ID 字段没有索引，那么执行器的执行流程是这样的：

1. 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；
2. 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。
3. 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。至此，这个语句就执行完成了。

你会在数据库的慢查询日志中看到一个 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 并不是完全相同的。

小问题： 如果表 T 中没有字段 k，而你执行了这个语句 select * from T where k=1, 那肯定是会报“不存在这个列”的错误： “Unknown column ‘k’ in ‘where clause’”。你觉得这个错误是在我们上面提到的哪个阶段报出来的呢？

更新语句

执行语句之前需要先通过连接器连接数据库。

当一个表上有更新时，跟这个表有关的查询缓存会失效，所以这条语句会把表中的所有缓存结果都清空，这也是一般情况下不建议使用查询缓存的原因。

接下来进入分析器，分析器会通过词法和语法解析指导这是一条更新语句。优化器决定要使用ID主键索引。然后执行器负责具体执行，找到这一行，然后更新。

与查询语句不同的是，更新的流程涉及到两个日志模块：redo log（重做日志） 和 binlog（归档日志）。

redo log

如果MySQL的每次更新操作都要写进磁盘，然后磁盘也要找到对应的那条记录再更新，会产生巨大的IO成本。为了解决这个问题，MySQL的设计者使用了 WAL 技术，全程是 write-Ahead Logging，它的关键点就是先写日志，再写磁盘。

具体来说，在一条记录需要更新时，InnoDB 引擎会先把记录写到redo log 里，并更新内存，这时就算更新完成。同时 ，InnoDB 引擎会在适当的时候，将这个操作记录到磁盘中，这个操作往往是在系统比较空闲的时候做。

InnoDB 的redo log 是固定大小的，是一个环状的结构，从头开始写，写到末尾就又回到开头循环写。

write pos是当前记录的位置，一边写一边往后移。而checkpoint 是当前要擦除的位置，也就是往后推移并且循环的，擦除记录之前需要把记录更新到数据文件。

有了 redo log，InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为 crash-sale。

binlog

redo log 是 InnoDB 引擎在引擎层特有的日志，而在 Server 层也有自己的日志，称为 binlog（归档日志）。

redo log 和 binlog 有三点不同

1. redo log 是InnoDB引擎特有；binlog是 MySQL 的 Server 层实现的，所有引擎都可以使用。
2. redo log 是物理日志，记录的是 “在某个数据页上做了什么修改”；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1”。
3. redo log 是循环写的，空间固定会用完；binlog 是可以追加写入的。“追加写” 是指 binlog 文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。

再来看下执行器和 InnoDB 引擎在执行这个简单的update 语句时的内部流程。

1. 执行器先找引擎取 ID=2 这一行。ID 是主键，引擎直接用树搜索找到这一行。如果 ID=2 这一行所在的数据页本来就在内存中，就直接返回给执行器；否则，需要先从磁盘读入内存，然后再返回。
2. 执行器拿到引擎给的行数据，把这个值加上 1，比如原来是 N，现在就是 N+1，得到新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据。
3. 引擎将这行新数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到 redo log 里面，此时 redo log 处于 prepare 状态。然后告知执行器执行完成了，随时可以提交事务。
4. 执行器生成这个操作的 binlog，并把 binlog 写入磁盘。
5. 执行器调用引擎的提交事务接口，引擎把刚刚写入的 redo log 改成提交（commit）状态，更新完成。

浅色框代表在 InnoDB 内部执行，深色框代表在执行器中执行。

最后三步中，将 redo log 的写入拆成了两个步骤：prepare 和 commit，这就是 “两阶段提交”。

两阶段提交

为了让两份日志之间的逻辑一致，需要使用两阶段提交。
在数据库扩容的时候，也就是需要再多搭建一些备库来增加系统的读能力的时候，常见的做法就是用全量备份加上应用 binlog 来实现。

两阶段提交是跨系统维持数据逻辑一致性时常用的一个方案。

小结

sync_binlog 这个参数设置成 1 的时候，表示每次事务的 binlog 都持久化到磁盘。这个参数我也建议你设置成 1，这样可以保证 MySQL 异常重启之后 binlog 不丢失。

binlog 有两种模式，statement 格式是记录 sql，row 格式是记录更新前后的两条内容。

在 InnoDB 引擎中，执行一条更新语句时，会使用到 MySQL 的两个日志模块，分别是 InnoDB 引擎层的 redo log 和 MySQL Server 层的 binlog。
物理日志 redo log 相当于一个缓存，暂时记录了对数据库的操作，在MySQL 空闲时再写入磁盘文件，降低 IO 压力。
逻辑日志 binlog 主要存储语句的原始逻辑，在磁盘中存储，在恢复数据、维护数据一致性时使用广泛。