一条sql语句执行的全过程

已于 2024-10-06 18:08:54 修改
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分类专栏： Mysql java后端面试题集 文章标签： sql 数据库 面试 后端 mysql
于 2024-09-13 14:36:56 首次发布
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平时我们只关心sql语句的结果返回，但是并没有关心过一条sql语句是怎么执行的，简单来说Mysql可以分为两层，一层server层，一层存储引擎

连接器：负责与服务端构建连接，并进行权限认证

查询缓存：之前查过的sql可能会在这儿以键值对的形式进行缓存，所以有sql来的时候会在这里查看之前是否有执行过；但是缓存也有好坏，好处是可以快速查出相关数据，坏处是如果有新的数据，缓存需要每次做同步处理，这样的话如果是插入场景较多的情况对系统性能影响较大。

分析器：在缓存中查找不到数据就会对sql语句进行词法分析和语法分析，分析里面的关键字等有没有问题

优化器：优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引，或者在一个多表关联的语句中，决定各个表的连接书序。

执行器：开始执行的时候，先要判断一下你对这个表有没有执行查询的权限，如果没有，则会返回没有权限的错误，如果有权限，就打开表根据上一步生成的执行计划继续执行，并将所有满足条件的行组成记录集作为结果集返回给客户端。

所以一条sql语句的执行过程总结如下：

客户端建立连接-》查询缓存(如果缓存中有数据)-》分析器-》优化器-》检查权限-》执行器

MySQL学习：一条SQL语句的执行过程
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最近在学习MySQL的一些底层知识，光会使用数据库是远远不够的，在面试过程中，这些底层核心知识更受面试官欢迎。学习了MySQL实战45讲，写的非常好，特此做一些笔记。 本博客主要是讲一条SQL语句的执行过程，主要涉及的是两方面知识：一是查询语句涉及的基础架构；二是更新语句涉及的日志系统。 一、一条SQL查询语句是怎么执行的（基础架构） 首先，需要了解一下MySQL的逻辑架构，当执行一条SQL语句时，我们知道它的执行过程，可以对MySQL有更深入的了解，在出现异常，错误的时候，可以更快速的定位问题所在。 下面
一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程
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一条SQL语句从输入到执行结果的过程包括多个复杂且精细的步骤，每一步都涉及DBMS的不同组件的协同工作。客户端连接。发送SQL语句。解析（词法和语法分析）。语义分析。优化（逻辑和物理优化）。执行计划生成。执行计划执行。返回结果。客户端接收和显示结果。事务管理和日志记录。缓存和存储管理。每一个步骤都至关重要，它们共同确保了SQL查询的正确性、高效性和一致性，从而让用户能够快速、准确地获取所需数据。
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<think>嗯，用户想了解SQL语句的执行过程和原理，需要详细解释。首先，我得回忆一下自己知道的数据库知识。根据之前学过的，SQL的执行过程大概分为几个阶段，比如解析、优化、执行等。但具体步骤可能因数据库不同而略有差异，比如PostgreSQL和Oracle可能有些步骤不一样，但大体流程应该相似。 先看看用户给的引用内容，引用1提到SQL在PostgreSQL中的执行过程分为解析、优化、执行等阶段。引用2提到执行单元是算子，各个算子像流水线一样处理数据。引用3中的流程图可能涉及解析、执行计划生成、执行等步骤。引用4的例子展示了具体SQL的执行顺序，比如WHERE先于GROUP BY，HAVING在之后，然后是ORDER BY和LIMIT。 用户的问题比较广泛，需要系统化的回答。我应该先分步骤解释整个流程，从解析开始，到优化器生成执行计划，然后执行引擎处理，最后返回结果。每个步骤需要详细说明，比如解析阶段分为词法分析和语法分析，优化器如何选择最优的执行计划，执行引擎如何根据算子的顺序处理数据。 另外，用户可能对执行顺序中的逻辑有疑问，比如为什么WHERE在GROUP BY之前，而HAVING在之后。这时候需要解释聚合函数和过滤条件的区别，以及执行顺序如何影响结果。可能还需要提到执行计划中的操作符，比如扫描表、应用过滤条件、排序、分组等。 还要注意引用中的例子，比如引用2中的SELECT语句，涉及JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY、LIMIT，这可以作为案例来分析执行顺序。这样用户能更好地理解抽象概念。 另外，用户可能对优化器的工作原理感兴趣，比如基于规则还是基于成本，如何选择索引，如何估算不同执行计划的代价。这部分可以稍微展开，但不宜太深入，以免让回答变得冗长。 需要确保回答结构清晰，分步骤说明，每个步骤下再分子点，比如解析阶段分为词法分析、语法分析、语义分析。优化阶段分为逻辑优化和物理优化。执行阶段分为执行计划生成和实际数据处理。 还要注意用户提到的引用标识，比如在解释每个步骤时引用对应的来源。例如，在解析阶段末尾加上[^1]，在讨论执行顺序时引用[^2]和[^4]。 可能还需要比较不同数据库的实现差异，但用户的问题不特定于某个数据库，所以应该保持通用性，但可以提到不同数据库可能有不同的优化策略，比如PostgreSQL和Oracle的区别。 最后，生成相关问题的时候，要考虑用户可能的后续问题，比如执行计划的分析、优化方法、索引的作用、事务处理的影响等。确保问题覆盖用户可能感兴趣的扩展领域。 总结一下，回答的结构应该是： 1. SQL执行过程的三个阶段：解析、优化、执行。 2. 每个阶段的详细分解，如解析阶段的具体步骤。 3. 执行顺序的逻辑，用例子说明。 4. 优化器的作用和优化方法。 5. 执行引擎如何通过算子处理数据。 6. 结果返回阶段。 7. 相关引用标注。 8. 相关问题生成。 检查是否有遗漏的步骤，比如权限验证是否在解析阶段处理？可能在语义分析阶段会检查用户是否有权限访问表。事务的处理是否在某个阶段？可能不在执行过程的核心步骤中，但如果是事务性查询，可能会涉及锁定机制，但用户的问题可能不需要深入到这里。 需要确保LaTeX格式正确，比如在行内使用$...$，独立公式用$$...$$。例如，在解释执行顺序时提到$WHERE$子句的应用，可能需要用$符号包围。 最后，语言要口语化，但保持专业性，避免使用过于技术化的术语，同时确保解释清晰易懂。</think>### SQL语句执行过程详解 SQL语句的执行过程可分为**解析阶段**、**优化阶段**和**执行阶段**，以下是详细拆解： --- #### 一、解析阶段（Parsing） 1. **词法分析** 将SQL语句拆解为**关键字、表名、列名、运算符等基本单元**（Token）。例如，`SELECT name FROM student`会被拆解为`SELECT`、`name`、`FROM`、`student`等。 - 错误检查：如语法错误或拼写错误[^1]。 2. **语法分析** 根据SQL语法规则验证语句结构，生成**抽象语法树（AST）**。例如，验证`WHERE`子句是否在`FROM`之后，`GROUP BY`是否在`HAVING`之前[^2]。 3. **语义分析** 检查表、列是否存在，验证权限（如用户是否有查询权限）[^1]。 --- #### 二、优化阶段（Query Optimization） 1. **逻辑优化** 重写查询以提高效率，例如： - 合并嵌套查询 - 消除冗余条件（如`WHERE 1=1`） - 提前过滤数据以减少计算量[^2] 2. **物理优化** 生成**执行计划**（Query Plan），选择最优操作方式： - 选择扫描方式：全表扫描 vs 索引扫描 - 确定连接算法：哈希连接（Hash Join） vs 嵌套循环（Nested Loop） - 估算成本：基于数据分布和统计信息[^3] 例如，对于查询： $$ \text{SELECT col_1 FROM Table_1 WHERE col_1 < 10} $$ 优化器可能选择索引扫描来加速`WHERE`过滤。 --- #### 三、执行阶段（Execution） 执行引擎按**算子（Operator）流水线**逐步处理数据，典型流程如下[^2][^4]： 1. **数据读取**：通过全表扫描或索引读取数据。 2. **过滤（WHERE）**：应用`WHERE`条件过滤无关数据。 3. **连接（JOIN）**：合并多表数据。 4. **分组（GROUP BY）**：按指定列分组，计算聚合函数（如`SUM`）。 5. **过滤（HAVING）**：对分组结果二次过滤。 6. **排序（ORDER BY）**：按指定列排序。 7. **分页（LIMIT/OFFSET）**：返回指定范围内的结果。 例如，对于查询： ```sql SELECT name, COUNT(name) AS num FROM student WHERE grade < 60 GROUP BY name HAVING num >= 2 ORDER BY num DESC LIMIT 2; ``` 执行顺序为： $$ \text{WHERE} \rightarrow \text{GROUP BY} \rightarrow \text{HAVING} \rightarrow \text{ORDER BY} \rightarrow \text{LIMIT} $$ [^4] --- #### 四、结果返回 将最终数据返回客户端，可能涉及**结果集缓存**或**流式传输**（大数据量时）[^3]。 ---
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