一条SQL语句的执行流程(下)

本文深入探讨了MySQL的事务处理,包括Undo Log、Redo Log和Binlog的作用和工作原理。Undo Log用于回滚事务,Redo Log确保事务持久性,Binlog则用于归档和主从同步。此外,还介绍了Buffer Pool的管理机制,如Free、Clean和Dirty Page,以及LRU链表和Flush链表在内存管理中的角色。通过对这些概念的理解,有助于优化MySQL的性能。

在这里插入图片描述

  • Undo Log

    • 执行一个修改操作时,如果对应的数据不存在 Buffer ,会从磁盘中去加载对应的数据对 Buffer ,然后再对内存进行修改。当数据发生变化的时候会记录一条相反的逻辑日记到 undo log。
    • 除了记录逻辑日志还会记录对应的事务Id或者说是版本Id, 有了多版本控制,可以解决事务不可重复读问题。当你开启一个事务时,会生成一个版本Id,通过查询比自己版本号少的数据来实现可重复读。
  • Redo Log

    • 在以页为单位进行磁盘交互时,一个事务对内存数据的修改可以涉及到多个数据页,redo log 记录的东西可以理解成将多个数据页涉及到修改的部分整合在一个数据页里。记录数据页的修改,保持事务持久性。
    • redo log 是固定空间大小,通过 write pos 和 checkpoint 循环写。write pos 负责在黑板写字,checkpoint 负责檫黑板。当 write pos 写的速度过快,追上 checkpoint 时,没空间可以写了,就要停止对内存数据的修改。擦除记录前需要先把 Buffer 中对应的脏页刷入磁盘,再把刚刚对应的 relog log擦除掉。没地方写的时候,就需要擦除更多的 redo log,这个操作会使得 MySQL 突然间“抖”一下,响应速度变慢了。
    • 客户端执行了一个更新语句,然后客户端收到成功修改的结果, 这个时候脏数据还没有刷入磁盘。如果 MySQL 宕机了, 下次重启了可以通过 redo Log 来恢复脏页内容。
  • Binlog

    • 前面的 undo log 和 redo log 是 innoDB 特有的,而 binlog 是 MySQL Server层实现的,不管你是
SQL语句执行流程可以分为以下几个关键阶段,每个阶段在数据库系统中都有明确的任务和作用: ### 查询解析(Parsing) SQL语句首先会经过解析器(Parser)处理。解析器的主要任务是将SQL语句转换成一种内部表示形式,以便后续步骤(如优化和执行)能够处理。这一过程包括语法分析、语义检查以及权限验证[^2]。 - **语法分析**:确保SQL语句符合数据库的语言规范。 - **语义检查**:验证查询涉及的对象是否存在,并且用户具有相应的访问权限。 ### 查询优化(Optimization) 在解析完成后,优化器会介入。优化器的任务是生成一条高效的执行计划,以决定如何最好地检索或操作数据。这一步骤可能涉及索引选择、连接顺序优化等复杂逻辑。 如果该SQL语句之前已经被执行过,并且其执行计划仍然保留在缓存中,则可以直接跳过解析和优化阶段,直接使用现有的执行计划[^3]。 ### 执行计划生成与存储 当优化器确定了最佳执行计划后,这条SQL语句及其对应的执行计划会被存储在一个称为库缓存(library cache)的地方。这样做的好处是,当下次相同的查询再次出现时,就可以省略前面的解析和优化步骤,从而提高效率。 ### 查询执行(Execution) 执行器根据优化器生成的执行计划来调用存储引擎的API进行实际的数据读取或写入操作。存储引擎负责底层的数据管理,包括从磁盘读取数据、更新数据或将新数据插入到表中[^4]。 在此过程中,执行器可能会执行多种操作,例如: - 表连接(Join) - 数据排序(Order By) - 分组聚合(Group By) - 限制结果集大小(Limit) ### 结果返回与缓存(Result Return and Cache) 最后,查询的结果被返回给客户端。在MySQL 8.0之前的版本中,这些结果还可以被缓存,以便于未来相同查询更快地响应[^4]。 --- ### 示例代码:SQL语句执行流程模拟 以下是一个简单的Python示例,用于展示如何通过伪代码模拟SQL语句执行流程: ```python class SQLExecutor: def parse_query(self, sql): print(f"Parsing query: {sql}") # 返回解析后的抽象语法树(AST) return {"type": "SELECT", "table": "users", "where": {"id": 1}} def optimize_plan(self, parsed_sql): print("Optimizing execution plan...") # 返回优化后的执行计划 return {"action": "SELECT", "from": parsed_sql["table"], "condition": parsed_sql["where"]} def execute_plan(self, execution_plan): print(f"Executing plan: {execution_plan}") # 模拟执行并返回结果 return [{"id": 1, "name": "Alice"}] def return_result(self, result): print("Returning result to client:") for row in result: print(row) # 创建执行器实例 executor = SQLExecutor() # 模拟SQL执行流程 sql = "SELECT * FROM users WHERE id = 1" parsed_sql = executor.parse_query(sql) execution_plan = executor.optimize_plan(parsed_sql) result = executor.execute_plan(execution_plan) executor.return_result(result) ``` --- ###
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