[转]MySQL查询语句执行过程详解

Mysql查询语句执行原理

数据库查询语句如何执行？
语法分析：首先进行语法分析，对使用sql表示的查询进行语法分析，生成查询语法分析树。
语义检查：检查sql中所涉及的对象以及是否在数据库中存在，用户是否具有操作权限等
视图转换：将语法分析树转换成关系代数表达式，称为逻辑查询计划；
查询优化：在选择逻辑查询计划时，会有多个不同的表达式，选择最佳的逻辑查询计划；
代码生成：必须将逻辑查询计划转换成物理查询计划，物理查询计划不仅能指明要执行的操作，也给出了这些操作的执行顺序，每步所用的算法，存储数据的方式以及从一个操作传递给另一个操作的方式。
将DML转换成一串可执行的存取操作的过程称为束缚过程。

Mysql查询语句执行过程
这里简单介绍一下mysql数据库，mysql数据库是一款关系型数据库，所谓关系型数据库就是以二维表的形式存储数据，使用行和列方便我们对数据的增删改查。

这篇博客，我们以mysql数据库为例，对一条sql语句的执行流程进行分析。（本篇博客不涉及到表连接）

首先，创建一张student表，字段有自增主键id，学生姓名name，学科subject，成绩grade

建表语句：

DROP TABLE IF EXISTS student;
CREATE TABLE `student` (
`id` int(5) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL,
`subject` varchar(10) DEFAULT NULL,
`grade` double(4,1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=40 DEFAULT CHARSET=utf8;

初始化数据：

INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('aom','语文',88);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('aom','数学',99);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('aom','外语',55);

INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('jack','语文',67);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('jack','数学',44);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('jack','外语',55);

INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('susan','语文',56);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('susan','数学',35);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('susan','外语',77);

INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('alice','语文',88);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('alice','数学',77);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('alice','外语',100);

INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('rajo','语文',33);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('rajo','数学',55);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('rajo','外语',55);

下面我们来看一下，数据在数据库中的存储形式。

 

　　（图1.0）

现在针对这张student表中的数据提出一个问题：要求查询出挂科数目多于两门（包含两门）的前两名学生的姓名，如果挂科数目相同按学生姓名升序排列。

下面是这条查询的sql语句

SELECT `name`,COUNT(`name`) AS num FROM student WHERE grade < 60 GROUP BY `name` HAVING num >= 2 ORDER BY num DESC,`name` ASC LIMIT 0,2;

执行结果：

 

以上这条sql语句基本上概括了单表查询中所有要注意的点，那么我们就以这条sql为例来分析一下一条语句的执行流程。

1，一条查询的sql语句先执行的是 FROM student 负责把数据库的表文件加载到内存中去，如上图所示。（mysql数据库在计算机上也是一个进程，cpu会给该进程分配一块内存空间，在计算机‘服务’中可以看到，该进程的状态）

 

2，WHERE grade < 60，会把（图1.0）所示表中的数据进行过滤，取出符合条件的记录行，生成一张临时表，如下图所示。

 

　　图（1.3）

3，GROUP BY `name`会把图（1.3）的临时表切分成若干临时表，我们用下图来表示内存中这个切分的过程。

        　 　　　   

4，SELECT 的执行读取规则分为sql语句中有无GROUP BY两种情况。

　　（1）当没有GROUP BY时，SELECT 会根据后面的字段名称对内存中的一张临时表整列读取。

　　（2）当查询sql中有GROUP BY时，会对内存中的若干临时表分别执行SELECT，而且只取各临时表中的第一条记录，然后再形成新的临时表。这就决定了查询sql使用GROUP BY的场景下，SELECT后面跟的一般是参与分组的字段和聚合函数，否则查询出的数据要是情况而定。另外聚合函数中的字段可以是表中的任意字段，需要注意的是聚合函数会自动忽略空值。

　　我们还是以本例中的查询sql来分析，现在内存中有四张被GROUP BY `name`切分成的临时表，我们分别取名为 tempTable1,tempTable2,tempTable3,tempTable4分别对应上图，下面写四条"伪SQL"来说明这个查询过程。

SELECT `name`,COUNT(`name`) AS num FROM tempTable1;
SELECT `name`,COUNT(`name`) AS num FROM tempTable2;
SELECT `name`,COUNT(`name`) AS num FROM tempTable3;
SELECT `name`,COUNT(`name`) AS num FROM tempTable4;

最后再次成新的临时表，如下图：

 

5，HAVING num >= 2对上图所示临时表中的数据再次过滤，与WHERE语句不同的是HAVING 用在GROUP BY之后，WHERE是对FROM student从数据库表文件加载到内存中的原生数据过滤，而HAVING 是对SELECT 语句执行之后的临时表中的数据过滤，所以说column AS otherName ,otherName这样的字段在WHERE后不能使用，但在HAVING 后可以使用。但HAVING的后使用的字段只能是SELECT 后的字段，SELECT后没有的字段HAVING之后不能使用。HAVING num >= 2语句执行之后生成一张临时表，如下：

 

6，ORDER BY num DESC,`name` ASC对以上的临时表按照num，name进行排序。

 

7，LIMIT 0,2取排序后的前两个。

 

参考文章：https://blog.csdn.net/sinat_32176267/article/details/83280206