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当希望Mysql能够高效的执行的时候，最好的办法就是清楚的了解Mysql是如何执行查询的，只有更加全面的了解SQL执行的每一个过程，才能更好的进行SQl的优化。
当执行一条查询的SQl的时候大概发生了一下的步骤：
客户端发送查询语句给服务器。
服务器首先检查缓存中是否存在该查询，若存在，返回缓存中存在的结果。若是不存在就进行下一步。
服务器进行SQl的解析、语法检测和预处理，再由优化器生成对应的执行计划。
Mysql的执行器根据优化器生成的执行计划执行，调用存储引擎的接口进行查询。
服务器将查询的结果返回客户端。
Mysql的执行的流程图如下图所示：
这里以一个实例进行说明Mysql的的执行过程，新建一个User表，如下：
// 新建一个表
DROP TABLE IF EXISTS User;
CREATE TABLE `User` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL,
`age` int DEFAULT 0,
`address` varchar(255) DEFAULT NULL,
`phone` varchar(255) DEFAULT NULL,
`dept` int,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=40 DEFAULT CHARSET=utf8;
// 并初始化数据，如下
INSERT INTO User(name,age,address,phone,dept)VALUES('张三',24,'北京','13265543552',2);
INSERT INTO User(name,age,address,phone,dept)VALUES('张三三',20,'北京','13265543557',2);
INSERT INTO User(name,age,address,phone,dept)VALUES('李四',23,'上海','13265543553',2);
INSERT INTO User(name,age,address,phone,dept)VALUES('李四四',21,'上海','13265543556',2);
INSERT INTO User(name,age,address,phone,dept)VALUES('王五',27,'广州','13265543558',3);
INSERT INTO User(name,age,address,phone,dept)VALUES('王五五',26,'广州','13265543559',3);
INSERT INTO User(name,age,address,phone,dept)VALUES('赵六',25,'深圳','13265543550',3);
INSERT INTO User(name,age,address,phone,dept)VALUES('赵六六',28,'广州','13265543561',3);
INSERT INTO User(name,age,address,phone,dept)VALUES('七七',29,'广州','13265543562',4);
INSERT INTO User(name,age,address,phone,dept)VALUES('八八',23,'广州','13265543563',4);
INSERT INTO User(name,age,address,phone,dept)VALUES('九九',24,'广州','13265543564',4);
现在针对这个表发出一条SQl查询：查询每个部门中25岁以下的员工个数大于3的员工个数和部门编号，并按照人工个数降序排序和部门编号升序排序的前两个部门。
SELECT dept,COUNT(phone) AS num FROM User WHERE age< 25 GROUP BY dept HAVING num >= 3 ORDER BY num DESC,dept ASC LIMIT 0,2;
执行连接器
开始执行这条sql时，会检查该语句是否有权限，若是没有权限就直接返回错误信息，有权限会进行下一步，校验权限的这一步是在图一的连接器进行的，对连接用户权限的校验。
执行检索内存
相连建立之后，履行查询语句的时候，会先行检索内存，Mysql会先行冗余这个sql与否履行过，以此Key-Value的形式平缓适用内存中，Key是检索预定，Value是结果集。
假如内存key遭击中，便会间接回到给客户端，假如没命中，便会履行后续的操作，完工之后亦会将结果内存上去，当下一次进行查询的时候也是如此的循环操作。
执行分析器
分析器主要有两步：（1）词法分析（2）语法分析
词法分析主要执行提炼关键性字，比如select，提交检索的表，提交字段名，提交检索条件。语法分析主要执行辨别你输出的sql与否准确，是否合乎mysql的语法。
当Mysql没有命中内存的时候，接着执行的是 FROM student 负责把数据库的表文件加载到内存中去，WHERE age< 60，会把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。
GROUP BY dept 会把上图的临时表分成若干临时表，切分的过程如下图所示：
查询的结果只有部门2和部门3才有符合条件的值，生成如上两图的临时表。接着执行
SELECT后面的字段，SELECT后面可以是
表字段也可以是
聚合函数。
这里SELECT的情况与是否存在GROUP BY有关，若是不存在Mysql直接按照上图内存中整列读取。若是存在分别SELECT临时表的数据。
最后生成的临时表如下图所示：
紧接着执行
HAVING num>2过滤员工数小于等于2的部门，对于
WHERE和
HAVING都是进行过滤，那么这两者有什么不同呢？
第一点是WHERE后面只能对表字段进行过滤，不能使用聚合函数，而HAVING可以过滤表字段也可以使用聚合函数进行过滤。
第二点是WHERE是对执行from USer操作后，加载表数据到内存后，WHERE是对原生表的字段进行过滤，而HAVING是对SELECT后的字段进行过滤，也就是WHERE不能使用别名进行过滤。
因为执行WHERE的时候，还没有SELECT，还没有给字段赋予别名。接着生成的临时表如下图所示：
最后在执行
ORDER BY后面的排序以及
limit0,2取得前两个数据，因为这里数据比较少，没有体现出来。最后生成的结果也是如上图所示。接着判断这个sql语句
是否有语法错误，
关键性词与否准确等等。
执行优化器
查询优化器会将解析树转化成执行计划。一条查询可以有多种执行方法，最后都是返回相同结果。优化器的作用就是找到这其中最好的执行计划。
生成执行计划的过程会消耗较多的时间，特别是存在许多可选的执行计划时。如果在一条SQL语句执行的过程中将该语句对应的最终执行计划进行缓存。
当相似的语句再次被输入服务器时，就可以直接使用已缓存的执行计划，从而跳过SQL语句生成执行计划的整个过程，进而可以提高语句的执行速度。
MySQL使用基于成本的查询优化器。它会尝试预测一个查询使用某种执行计划时的成本，并选择其中成本最少的一个。
执行执行器
由优化器生成得执行计划，交由执行器进行执行，执行器调用存储引擎得接口，存储引擎获取数据并返回，结束整个查询得过程。
这里之讲解了select的过程，对于update这些修改数据或者删除数据的操作，会涉及到事务，会使用两个日志模块，redo log和binlog日志。具体对这两个日志的介绍请看着一篇文章[深入mysql的innodb存储引擎之文件结构]。
以前的Mysql的默认存储引擎MyISAM引擎是没redo log的，而现在的默认存储引擎InnoDB引擎便是透过redo 复杂度来拥护事务的，保证事务能够准确的回滚或者提交，保证事务的ACID。
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