电子说
服务器收到客户端传来的请求之后,还需要经过查询缓存、词法语法解析和预处理、查询优化的处理。
如果我们两次都执行同一条查询指令,第二次的响应时间会不会比第一次的响应时间短一些?
之前使用过Redis缓存工具的读者应该会有这个很自然的想法,MySQL收到查询请求之后应该先到缓存中查看一下,看一下之前是不是执行过这条指令。如果缓存命中,则直接返回结果;否则重新进行查询,然后加入缓存。
MySQL确实内部自带了一个缓存模块。
现在有一张500W行且没有添加索引的数据表,我执行以下命令两次,第二次会不会变得很快?
SELECT * FROM t_user WHERE user_name = '蝉沐风'
并不会!说明缓存没有生效,为什么?MySQL默认是关闭自身的缓存功能的,查看一下query_cache_type
变量设置。
mysql> show variables like 'query_cache_type';
+------------------------------+---------+
| Variable_name | Value |
+------------------------------+---------+
| query_cache_type | OFF |
+------------------------------+---------+
默认关闭就意味着不推荐,MySQL为什么不推荐用户使用自己的缓存功能呢?
所以缓存的功能还是交给专业的ORM框架(比如MyBatis默认开启一级缓存)或者独立的缓存服务Redis更加适合。
MySQL8.0已经彻底移除了缓存功能
现在跳过缓存这一步了,接下来需要做什么了?
如果我随便在客户端终端里输入一个字符串chanmufeng
,服务器返回了一个1064的错误
mysql> chanmufeng;
ERROR 1064 (42000): 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 'chanmufeng' at line 1
服务器是怎么判断出我的输入是错误的呢?这就是MySQL的Parser解析器的作用了,它主要包含两步,分别是词法解析和语法分析。
以下面的SQL语句为例
SELECT * FROM t_user WHERE user_name = '蝉沐风' AND age > 3;
分析器先会做“词法分析”,就是把一条完整的SQL语句打碎成一个个单词,比如一条简单的SQL语句,会打碎成8个符号,每个符号是什么类型,从哪里开始到哪里结束。
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_user
识 别成“表名 t_user”,把字符串user_name
识别成“列 user_name"。
做完词法解析,接下来需要做语法分析了。
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,比如单引号是否闭合,关键词拼写是否正确等。
解析器会根据SQL语句生成一个数据结构,这个数据结构我们成为解析树。
我故意拼错了SELECT
关键字,MySQL报了语法错误,就是在语法分析这一步。
mysql> ELECT * FROM t_user WHERE user_name = '蝉沐风' AND age > 3;
ERROR 1064 (42000): 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 'ELECT * FROM t_user WHERE user_name = '蝉沐风'' at line 1
词法语法分析是一个非常基础的功能,Java 的编译器、百度搜索引擎如果要识别语句,必须也要有词法语法分析功能。
任何数据库的中间件,要解析 SQL完成路由功能,也必须要有词法和语法分析功能,比如 Mycat,Sharding-JDBC(用到了Druid Parser)等都是如此。在市面上也有很多的开源的词法解析的工具,比如 LEX,Yacc等。
如果我们写了一条语法和词法都没有问题的SQL,但是字段名和表名却不存在,这个错误是在哪一个阶段爆出的呢?
词法解析和语法分析是无法知道数据库里有什么表,有哪些字段的。要知道这些信息还需要解析阶段的另一个工具——预处理器。
它会检查生成的解析树,解决解析器无法解析的语义。比如,它会检查表和列名是否存在,检查名字和别名,保证没有歧义。预处理之后得到一个新的解析树。
本质上,解析和预处理是一个编译过程,涉及到词法解析、语法和语义分析,更多细节我们不会探究,感兴趣的读者可以看一下编译原理方面的书籍。
到了这一步,MySQL终于知道我们想查询的表和列以及相应的搜索条件了,是不是可以直接进行查询了?
还不行。MySQL作者担心我们写的SQL太垃圾,所以有设计出一个叫做查询优化器的东东,辅助我们提高查询效率。
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?
不是。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。
举一个非常简单的例子,比如你执行下面这样的语句:
SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.id = 10 AND t2.id = 20
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,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)的工作。
查询优化器的目的就是根据解析树生成不同的执行计划(Execution Plan),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,哪种执行计划开销最小,就用哪种。
举两个简单的例子∶
实际上,对于每一种数据库来说,优化器的模块都是必不可少的,他们通过复杂的算法实现尽可能优化查询效率。
往细节上说,查询优化器主要做了下面几方面的优化:
本文不会对优化的细节展开讲解,大家先对MySQL的整体架构有所了解就可以了,具体细节之后单独开篇介绍
但是优化器也不是万能的,如果SQL语句写得实在太垃圾,再牛的优化器也救不了你了。因此大家在编写SQL语句的时候还是要有意识地进行优化。
优化完之后,得到一个什么东西呢?优化器最终会把解析树变成一个查询执行计划。
查询执行计划展示了接下来执行查询的具体方式,比如多张表关联查询,先查询哪张表,在执行查询的时候有多个索引可以使用,实际上该使用哪些索引。
MySQL提供了一个查看执行计划的工具。我们在 SQL语句前面加上 EXPLAIN
就可以看到执行计划的信息。
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM t_user WHERE user_name = '';
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t_user | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | Using where |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
如果要得到更加详细的信息,还可以用FORMAT=JSON
,或者开启optimizer trace
。
mysql> EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM t_user WHERE user_name = '';
文本不会带大家详细了解执行计划的每一个参数,内容很庞杂,大家先对MySQL的整体架构有所了解就可以了,具体细节之后单独开篇介绍
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