小林coding网站mysql基础server层mysql查询缓存解析器优化器

查询缓存

1. 针对查询语句，mysql先回去查询缓存(query cache)里面去找缓存，看看之前是否执行过查询命令，查询缓存是以key-value形式保存在内存中，key为sql的查询语句，value为查询的结果。
2. 如果查询的语句命中了查询缓存，则直接返回给客户端value的数据，如果没有命中，则继续执行sql查询语句，执行完成后，将结果缓存到查询缓存中。
3. 针对更新频繁的表，查询缓存的命中率极低，只要有表的更新操作，则查询缓存就会被清空。
4. 在mysql8.0中，直接将这个模块去掉了，没有查询缓存这个阶段了。

解析器

解析器会做两件事情：

1. 词法分析
   mysql会根据输入的字符串识别出关键字，构建出sql语法树，根据后面的模块获取sql类型，表名，字段名，where条件等

2. 语法分析
   根据词法的分析结果，语法解析器会根据语法规则，判断输入的slq是否满足mysql的语法

执行sql

每个sql语句的流程分为以下三个阶段：

1. prepare阶段，预处理
2. optimize阶段，优化阶段
3. execute阶段，执行阶段

执行计划由优化器来完成

优化器主要负责将sql的查询语句的执行方案确定下来，比如说表里有多个索引的时候，优化器会基于查询成本的考虑，觉得使用哪个索引。

比如执行

select * from product where id =1

可以通过在查询语句前增加explain命令，就是输出这个sql语句的执行计划。

执行佳话站出来type为const, key 为primary 表示通过了主键索引

如果type为All 和key 为null, 这种查询扫描的方式效率是最低的

索引覆盖

当多个索引的时候，优化器会更具查询成本来决定使用哪个索引来执行查询操作。
比如上面的这个entrydate和id,执行计划的中extra显示using index表示为索引覆盖，只是用entrydate一个索引就可以返回结果
原因:
直接在二级索引上能查到结果，二级索引的B+树的叶子节点的数据存储的是主键值，没有必要在主键索引上继续查找了，因为查询主键索引B+树的成本会比查询二级索引的B+树的成本大，优化器基于查询成本的考虑，会选择代价更小的二级索引。

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