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【强烈建议收藏:MySQL面试必问系列之SQL语句执行专题】

news 2025/7/3 2:08:23

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一.知识回顾

之前的文章我们一起学习了MySQL面试必问系列之事务专题、锁专题，没有学习的小伙伴可以直接通过该链接地址直接访问，MYSQL你真的了解吗专栏的文章，接下来我们就一起来学习一下MySQL中SQL语句的执行流程，看看你掌握的怎么样呢？

二.面试官:我问个简单的吧,你知道一条查询SQL语句执行的流程吗？

此时卑微的你，刚听到这个问题肯定就在想，这个简单吗？

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其实这个问题就看你面试的岗位以及公司的层次了，如果是一些中大型公司互联网公司的话，那么还可以接受，但是如果是一些小一些的公司的话，我只能觉得现在的面试真的越来越畸形了，其实呢？这个问题考察的点就是看你是否认真学习过MySQL底层的一些知识，是否认真的积累过。就像有的人说，面试造火箭，工作拧螺丝，其实不假，但是现在拧螺丝都需要段位了，所以说大家还是静下心来一点一点的积累吧，肯定都能找到理想的公司的。
废话不多说，我们直接开整。

2.1 SQL语句执行流程图

首先我们先来看一下整个SQL语句执行的流程图，先对整体有一个大致的了解，具体细节我们后面再做展示。如下图所示:
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2.2 查询缓存(Query Cache)

MySQL 内部自带了一个缓存模块。MySQL查询缓存保存查询返回的完整结构。当查询命中该缓存时，MySQL会立刻返回结果，跳过了解析、优化和执行阶段。
查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每个表，如果这些表发生了变化，那么和这个表相关的所有缓存数据都将失效。
如果查询语句中包含任何的不确定的函数，那么其查询结果不会被缓存，因为查询缓存中也无法找到对应的缓存结果。
MySQL将缓存存放在一个引用表中，通过一个哈希值引用，这个哈希值包括了以下因素，即查询本身、当前要查询的数据库、客户端协议的版本等一些其他可能影响返回结果的信息。
MySQL 的缓存模块默认是关闭的。主要是因为 MySQL 自带的缓存的应用场景有限，第一个是它要求 SQL 语句必须一模一样。第二个是表里面任何一条数据发生变化的时候，这张表所有缓存都会失效。
在 MySQL 5.8 中，查询缓存已经被移除了。

2.3 解析器(Parser)

假如随便执行一个字符串 hjghkjhkj，服务器报了一个 1064 的错：

[Err] 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near ‘hjghkjhkj’ at line 1

服务器是怎么知道我输入的内容是错误的？这一步主要做的事情是对 SQL 语句进行词法和语法分析和语义的解析。

2.3.1 词法解析

首先第一个步骤就是词法分析，就是把一个完整的 SQL 语句打碎成一个个的单词。

比如一个简单的 SQL 语句：

select age from user where id = 1;

郑愕SQL语句会被解析为8 个符号，记录每个符号是什么类型，开始位置以及结束位置都会被记录。

2.3.2 语法解析

然后第二步就是语法分析，语法分析会对 SQL 做一些语法检查，比如单引号有没有闭合，然后根据 MySQL定义的语法规则，根据 SQL 语句生成一个数据结构。这个数据结构我们把它叫做解析树。

2.3 预处理器（Preprocessor）

如果表名错误，会在预处理器处理时报错。这个就是 MySQL Preprocessor 预处理模块。
它会检查生成的解析树，解决解析器无法解析的语义。比如，它会检查表和列名是否存在，检查名字和别名，保证没有歧义。

2.4 查询优化（Query Optimizer）与查询执行计划

2.4.1 什么优化器？查询优化器的目的？

你是否想过这样的问题:

你编写的SQL语句MySQL底层一定执行呢？会不会进行一个优化呢？一条SQL语句只会有一种执行的方式吗？
因为一条 SQL 语句是可以有很多种执行方式的。但是如果有这么多种执行方式，这些执行方式怎么得到的？最终选择哪一种去执行？根据什么判断标准去选择？

解决上述问题我们就可以引出来解决这个问题的方案措施:MySQL 的查询优化器的模块（Optimizer）。

查询优化器的目的就是根据解析树生成不同的执行计划，然后选择一种最优的执行计划，MySQL 里面使用的是基于开销的优化器，那种执行计划开销最小，就用哪种。

2.4.2 查询开销的命令

使用如下命令查看查询的开销：

show status like 'Last_query_cost'; 
--代表需要随机读取几个 4K 的数据页才能完成查找。

2.4.3 优化器是怎么得到执行计划的？

如果我们想知道优化器是怎么工作的，它生成了几种执行计划，每种执行计划的 cost 是多少，应该怎么做？

首先我们要启用优化器的追踪（默认是关闭的）：
注意开启这开关是会消耗性能的，因为它要把优化分析的结果写到表里面，所以不要轻易开启，或者查看完之后关闭它（改成 off）。

SHOW VARIABLES LIKE 'optimizer_trace'; 
set optimizer_trace="enabled=on";

接着我们执行一个 SQL 语句，优化器会生成执行计划：

select t.tcid from teacher t,teacher_contact tc where t.tcid = tc.tcid;

这个时候优化器分析的过程已经记录到系统表里面了，我们可以查询：

select * from information_schema.optimizer_trace\G

expanded_query 是优化后的 SQL 语句。

considered_execution_plans 里面列出了所有的执行计划。

记得关掉它：

set optimizer_trace="enabled=off"; 
SHOW VARIABLES LIKE 'optimizer_trace';

2.4.4 优化器得到的结果

优化器最终会把解析树变成一个查询执行计划，查询执行计划是一个数据结构。
执行计划是不是一定是最优的执行计划呢？不一定，因为 MySQL 也有可能覆盖不到所有的执行计划。
MySQL 提供了一个执行计划的工具。我们在 SQL 语句前面加上 EXPLAIN，就可以看到执行计划的信息。

EXPLAIN select name from user where id=1;

三.面试官:嗯，不错，不错，刚你说了查询语句，那你知道一条增删改SQL语句执行的流程吗？

想必此时的你一定已经奔溃了，这循环连问让我好难受呀。
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但是看了硕风和炜的文章后，必须给面试官答上来。

3.1 一条更新SQL语句执行流程

首先，你应该把上面SQL语句查找的流程先说一遍，基本流程是一样的，也就是说，同样需要经过缓存，解析器，优化器的处理，最后交给执行器，选择最合适的优化计划，因为更新语句也只是做了一部分调整，并不是一个完全新的知识体系。
那问题来了，区别在哪里呢？其实真正的区别就在拿到符合条件之后的操作。
首先，在innoDB里面有个内存的缓冲池，我们也叫它Buffer pool,我们对数据的更新操作，不会每次都直接写到硬盘上，因为IO的代价太大了，所以先写入到buffer pool里面。内存的数据页和磁盘数据不一样的时候，我们把它就做脏页。
InnoDB里面专门又把buffer pool中的数据写入到磁盘的线程，每隔一段时间就会一次性的把多个修改写入磁盘，这个过程就叫做脏刷。

3.2 存在的问题&持久化机制

3.2.1 存在的问题

这里也会存在一个问题就是，如果在脏页还没有写入到磁盘的时候，服务器此时出现了问题，那么内存中的数据就会存在丢失的问题。或者是刷脏刷到一半的时候，甚至破坏数据文件，所以我们必须做一个持久化的机制。

3.2.2 持久化机制

InnoDB引入了一个日志文件，我们叫做redo log重做日志，我们把所有对内容数据的修改操作写入日志文件，如果服务器出现了问题，我们就从这个额日志文件里面文件读取数据，恢复数据，用它来实现事务的持久化。

3.2.3 redo log有什么特点呢？

记录修改后的值，属于物理日志
redo log 大小固定，前面内容会被覆盖，所以并不能用于数据的回滚，以及数据的恢复
redo log是innodb引擎特有的，并不是所有的引擎都具备

3.2.4 Buffer Pool的内存淘汰策略

冷热分区的LRU策略
LRU链表会被拆分成为两部分，一部分为热数据，一部分为冷数据。冷数据占比 3/8，热数据5/8。
具体分配如下图所示：
数据页第一次加载进来，放在LRU链表的什么地方？

放在冷数据区域的头部

冷数据区域的缓存页什么时候放入热数据区域？
MySQL设定了一个规则，在 innodb_old_blocks_time 参数中，默认值为1000，也就是1000毫秒。
意味着，只有把数据页加载进缓存里，在经过1s之后再次对此缓存页进行访问才会将缓存页放到LRU链表热数据区域的头部。

4.为什么是1秒？
因为通过预读机制和全表扫描加载进来的数据页通常是1秒内就加载了很多，然后对他们访问一下，这些都是1秒内完成，他们会存放在冷数据区域等待刷盘清空，基本上不太会有机会放入到热数据区域，除非在1秒后还有人访问，说明后续可能还会有人访问，才会放入热数据区域的头部。

什么是预读机制呢？
磁盘读写，并不是按需读取，而是按页读取，一次至少读一页数据（一般是4K）但是Mysql的数据页是16K，如果未来要读取的数据就在页中，就能够省去后续的磁盘IO，提高效率。

四.总结

饭要一口一口吃，知识也要一点一点积累，一起加油吧。
我是硕风和炜，我们下篇文章见哦。