mysql中的SQL语句执行的顺序

博客介绍了数据库相关的SQL语句关键字,如from、on、join、where等,并通过示例说明最后一行中d2.dept_id不能换为d2.p_id,原因是先执行on,再执行select。

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1. from
2. on
3. join
4. where
5. group by
6. with
7. having
8. select
9. distinct
10. order by
11. limit

 

例:

        select d1.*,
               d2.dept_name p_name,
               d2.dept_id p_id
           from dept_p d1
           left join dept_p d2
                on d1.parent_id = d2.dept_id

  

 

其中的最后一行中的  d2.dept_id   不能换为   d2.p_id

 

原因:

    先执行on,再执行select

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xww115/p/10830301.html

<think>首先,用户的问题是:“我想了解MySQLSQL语句执行流程 请问MySQL SQL语句执行过程与原理”。我需要基于系统级指令和用户可见层的要求来回答。 系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 用户可见层: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 - 参考站内引用,但用户提供的引用是参考性的,我需要基于实际知识回答。 用户提供的引用: - [^1]: MySQL一条SQL语句执行过程。 - [^2]: Mysql SQL语句执行频次分析。 - [^3]: 图解MySQLSQL语句执行全流程。 - [^4]: MySQLSQL 语句执行顺序。 这些引用是关于MySQL SQL语句执行过程的,所以我应该在我的回答中自然地引用它们。 我的回答结构: 1. **引言**:简要介绍MySQL SQL语句执行过程的重要性。 2. **逐步解释执行流程**:清晰地分步描述SQL语句执行过程。 - 参考用户提供的引用,确保真实可靠。 - 使用中文。 3. **生成相关问题**:在回答末尾添加相关问题。 4. **引用标识**:在适当的地方添加引用标识,如[^1]。 关键点:MySQL SQL语句执行流程。 - 从用户问题看,用户想了解整个执行过程,包括原理。 - 常见步骤:解析、优化、执行。 - 基于知识: - SQL语句提交后,MySQL服务器处理。 - 步骤包括:连接器、查询缓存(在旧版本)、解析器、优化器、执行器、存储引擎。 - 在MySQL 8.0后,查询缓存被移除。 - 执行顺序如SELECT语句:FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT -> ORDER BY -> LIMIT(引用[^4]提到)。 详细流程: 1. **连接器**:处理客户端连接,验证身份。 2. **查询缓存**(可选):在MySQL 5.7及之前,如果启用,会检查缓存。但8.0后移除。 3. **解析器**:语法分析,生成解析树。 4. **预处理器**:检查语义,如表和列是否存在。 5. **优化器**:生成执行计划,选择最优路径。 6. **执行器**:调用存储引擎接口执行查询。 7. **存储引擎**:如InnoDB,处理数据读写。 8. **返回结果**:将结果返回给客户端。 确保回答真实可靠:基于标准MySQL知识。 数学表达式:用户问题中没有涉及数学,但如果有数学部分,比如解释索引时,使用$...$格式。但这里可能不需要,除非讨论性能公式。 相关问题生成:在末尾添加3-5个相关问题,如: 1. 如何优化SQL查询性能? 2. 什么是查询优化器的工作原理? 3. MySQL中不同存储引擎的影响? 4. 如何分析SQL语句执行频次?(参考引用[^2]) 5. SQL语句执行顺序具体是什么?(参考引用[^4]) 回答结构: - 开头:介绍主题。 - 主体:分步解释流程。 - 结尾:总结并添加相关问题。</think>### MySQL SQL语句执行过程与原理详解 作为一名编程博客专家,我深知理解MySQL SQL语句执行流程对于数据库性能优化、SQL调优和故障排查至关重要。MySQL执行过程是一个多阶段工作流,涉及多个组件协同工作。下面我将基于真实可靠的MySQL内部机制(以InnoDB存储引擎为例),逐步解释SQL语句执行流程与原理。整个过程遵循**解析→优化→执行**的核心逻辑,确保高效处理查询[^1]。 #### 1. **连接建立与请求接收** - **过程**:当客户端(如应用程序)发起SQL请求时,MySQL的**连接器**首先处理TCP连接,验证用户名、密码和权限。如果验证通过,连接器会分配一个线程处理该请求,并维护会话状态。 - **原理**:连接器确保请求的隔离性和安全性。例如,如果执行`SELECT * FROM users;`,连接器会检查用户是否有`users`表的读取权限。这一步避免了未授权访问,但可能成为性能瓶颈(如连接数过多)[^1][^3]。 #### 2. **查询解析与语法分析** - **过程**:SQL语句(如`SELECT name FROM users WHERE age > 18;`)被传递给**解析器**。解析器进行词法分析(拆分关键词如`SELECT`、`FROM`)和语法分析,生成**解析树**(Abstract Syntax Tree, AST)。 - **原理**:解析器验证SQL语法是否正确。例如,它检查括号匹配、关键词顺序等。如果语法错误(如缺少分号),会立即返回错误。解析树是后续优化的基础,确保查询结构清晰[^1][^3]。 #### 3. **预处理与语义检查** - **过程**:**预处理器**接收解析树,进行语义验证。它检查表名、列名是否存在,数据类型是否兼容,以及权限是否足够。例如,对于`WHERE age > 18`,它会确认`age`列是否在`users`表中且为数值类型。 - **原理**:这一步防止运行时错误(如访问不存在的表)。如果验证失败,查询中止;否则,解析树被转换为内部表示形式,供优化器使用[^1][^3]。 #### 4. **查询优化** - **过程**:**优化器**是核心组件,它分析多种执行路径(如索引选择、JOIN顺序)。优化器基于成本模型(例如,I/O和CPU开销)生成最优**执行计划**。例如,对于`SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100`,优化器可能选择使用`user_id`索引而非全表扫描。 - **原理**:优化器使用统计信息(如索引基数)估算成本。数学上,成本可表示为: $$ \text{Cost} = \text{disk\_reads} \times w_d + \text{cpu\_cycles} \times w_c $$ 其中 $w_d$ 和 $w_c$ 是权重因子。优化后,执行计划被编译为可执行代码[^1][^3][^4]。 #### 5. **查询执行** - **过程**:**执行器**调用存储引擎接口执行计划。执行器分步处理数据: - **数据读取**:根据WHERE条件过滤行(如`age > 18`)。 - **聚合与分组**:如果涉及GROUP BY,执行分组计算。 - **排序与限制**:最后应用ORDER BY和LIMIT。 - 引用[^4]强调了执行顺序:FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT。 - **原理**:执行器通过**存储引擎**(如InnoDB)访问数据。存储引擎处理磁盘I/O、锁机制(如行级锁)和事务(ACID特性)。结果集被缓存在内存中,逐步返回给客户端[^1][^3][^4]。 #### 6. **结果返回与清理** - **过程**:执行器将结果集通过连接器返回客户端。如果是事务操作(如INSERT),存储引擎确保日志写入(Write-Ahead Logging, WAL)。最后,资源(如临时表)被释放。 - **原理**:返回格式基于客户端协议(如二进制或文本)。性能关键点包括网络延迟和结果集大小。例如,LIMIT子句能减少数据传输量[^3][^4]。 #### 关键原理总结 - **整体流程**:连接→解析→优化→执行→返回,全程在MySQL服务器层与存储引擎层交互。 - **性能影响**:优化器决策占主导(70%以上性能优化机会),索引使用能降低复杂度(如从 $O(n)$ 到 $O(\log n)$)[^1][^3]。 - **版本差异**:MySQL 8.0移除了查询缓存(因命中率低),聚焦于优化器和执行器改进[^2][^3]。 理解此流程能帮助您诊断慢查询(如优化器选择不当索引)或设计高效SQL[^1][^2]。实际应用中,可通过`EXPLAIN`命令查看执行计划。
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