MySQL 原理篇

当客户端向 MySQL 发送一个请求的时候，MySQL 的执行过程如下图所示：

MySQL 客户端/服务端通信

通信机制

MySQL 客户端与服务端的通信方式是 “ 半双工 ”。

全双工：双向通信，发送同时也可以接收

半双工：双向通信，同时只能接收或者是发送，无法同时做操作

单工：只能单一方向传送

一旦一端开始发送消息，另一端要接收完整个消息才能响应它，所以我们无法也无须将一个消息切成小块独立发送，也没有办法进行流量控制。

客户端用一个单独的数据包将查询请求发送给服务器，所以当查询语句很长的时候，需要设置 max_allowed_packet 参数。

但是需要注意的是，如果查询实在是太大，服务端会拒绝接收更多数据并抛出异常。

与之相反的是，服务器响应给用户的数据通常会很多，由多个数据包组成。但是当服务器响应客户端请求时，客户端必须完整的接收整个返回结果，而不能简单的只取前面几条结果，然后让服务器停止发送。

因而在实际开发中，尽量保持查询简单且只返回必需的数据，减小通信间数据包的大小和数量是一个非常好的习惯，这也是查询中尽量避免使用 SELECT * 以及加上 LIMIT 限制的原因之一。

连接状态

对于一个 MySQL 的连接，或者说一个线程，时刻都有一个状态来标识这个连接正在做什么。

可以通过如下命令来查看连接的状态：

show fullprocesslist

show processlist

这里简单介绍几个常用的连接状态：

Sleep：线程正在等待客户端发送数据

Query：连接线程正在执行查询

Locked：线程正在等待表锁的释放

Sorting result：线程正在对结果进行排序

Sending data：向请求端返回数据

对于出现问题的连接可以通过 kill {id} 的方式进行杀掉。

查询缓存

工作原理：

缓存 SELECT 操作的结果集和 SQL 语句。

新的 SELECT 语句，先去查询缓存，判断是否存在可用的记录集，需要注意的是在判断的时候，要求 SQL 语句完全一样(SQL 两端允许存在空格)才会匹配到缓存数据。

缓存参数

MySQL 的缓存参数在配置文件中设置，可以通过如下命令来查看缓存的参数：

show variables like ‘query_cache%‘

query_cache_type0：不启用查询缓存，默认值

1：启用查询缓存，只要符合查询缓存的要求，客户端的查询语句和记录集都可以缓存起来，供其他客户端使用，SQL 语句中加上 SQL_NO_CACHE 将不缓存

2：启用查询缓存，只要查询语句中添加了参数：SQL_CACHE，且符合查询缓存的要求，客户端的查询语句和记录集，则可以缓存起来，供其他客户端使用query_cache_size总的缓存池的大小，允许设置 query_cache_size 的值最小为40K，默认1M，推荐设置为64M/128M

当总的缓存池大小超过设置的值时，会按照时间顺序，让最老的缓存失效query_cache_limit指定单个查询能够使用的缓冲区大小，默认设置为1M

缓存执行情况

可以通过如下命令来查看缓存情况：

show status like ‘Qcache%‘

Qcache_free_blocksQuery Cache 中目前还有多少剩余的 blocks。如果该值显示较大，则说明 Query Cache 中的内存碎片较多了，可能需要寻找合适的机会进行整理Qcache_free_memoryQuery Cache 中目前剩余的内存大小。通过这个参数我们可以较为准确的观察出当前系统中的Query Cache 内存大小是否足够，是需要增加还是过多了Qcache_hits缓存命中次数。通过这个参数我们可以查看到 Query Cache 的基本效果Qcache_inserts插入缓存的记录数，通过 Qcache_hits 和 Qcache_inserts 两个参数我们就可以算出 Query Cache 的命中率，Query Cache 命中率 = Qcache_hits / ( Qcache_hits + Qcache_inserts )Qcache_lowmem_prunes多少条 Query 因为内存不足而被清除出 Query Cache。通过 Qcache_lowmem_prunes 和 Qcache_free_memory 相互结合，能够更清楚的了解到我们系统中 Query Cache 的内存大小是否真的足够，是否经常出现因为内存不足而有 Query 被清除Qcache_not_cached因为 query_cache_type 的设置或者不能被 cache 的 Query 的数量Qcache_queries_in_cache当前 Query Cache 中 cache 的 Query 数量Qcache_total_blocks当前 Query Cache 中的 block 数量

不会缓存的情况

当查询语句中设置了 SQL_NO_CACHE，则不会被缓存。

当查询语句中有一些不确定的数据时，则不会被缓存。如包含函数 NOW() ，CURRENT_DATE() 等类似的函数，或者用户自定义的函数，存储函数，用户变量等都不会被缓存。

当查询的结果大于 query_cache_limit 设置的值时，结果不会被缓存。

对于 InnoDB 引擎来说，当一个语句在事务中修改了某个表，那么在这个事务提交之前，所有与这个表相关的查询都无法被缓存。因此长时间执行事务，会大大降低缓存命中率。

查询的表是系统表。

查询语句不涉及到表。

缓存有哪些坑？

在查询之前必须先检查是否命中缓存，浪费计算资源。如果这个查询可以被缓存，那么执行完成后，MySQL 发现查询缓存中没有这个查询，则会将结果存入查询缓存，这会带来额外的系统消耗。针对表进行写入或更新数据时，将对应表的所有缓存都设置失效。如果查询缓存很大或者碎片很多时，这个操作可能带来很大的系统消耗。

适用场景

以读为主的业务，数据生成 之后就不常改变的业务，比如门户类、新闻类、报表类、论坛类。

查询优化处理

查询优化处理的三个阶段

解析 SQL预处理阶段根据 MySQL 的语法的规则进一步检查解析树的合法性，如：检查数据的表和列是否存在，解析名字和别名的设置。还会进行权限的验证查询优化器优化器的主要作用就是找到最优的执行计划

查询优化器如何找到最优执行计划

这里介绍几种优化方式，更多的可以参考《高性能MySQL_第3版(中文)》

使用等价变化规则5 = 5 and a > 5 改写成 a > 5

a < b and a = 5 改写成 b > 5 and a = 5

基于联合索引，调整条件位置等优化 count、min、max 等函数InnoDB 引擎 min 函数只需找索引最左边

InnoDB 引擎 max 函数只需找索引最右边

MyISAM 引擎 count(*)，不需要计算，直接返回覆盖索引扫描子查询优化select * from (select * from user where id = 1) as t;，会被优化成一级查询提前终止查询用了 limit 关键字或者使用不存在的条件，获取到 limit 所需要的数据后，就不再遍历接下来的数据IN 的优化MySQL 对于 IN 的查询，会先进性排序，再采用二分查找的方式查找数据

比如表中的数据是 1,2,3,4,5，where 条件是 id IN(2,1,3)，在进行 IN 操作的时候，会先对 IN 中的数据排序，变成 1,2,3，然后取出一条数据1先和2比较，1<2，则往2的左边查找，进而找到1，接下来就是再获取一条数据重复上面的查找步骤。

其他关系型数据库不会采用二分查找的方式，而是和 or 的方式一样，where id=1 or id=2 or id=3，从表中获取一条数据和 where 条件中的 or 的数据一个一个比对。

MySQL 的查询优化器是基于成本计算的原则，它会尝试各种执行计划，数据抽样的方式进行试验(随机的读取一个 4K 的数据块进行分析)。

执行计划

这块内容比较多，后面会单独提供一篇文章描述

查询执行引擎

调用插件式的存储引擎的原子 API 进行执行计划的执行。

返回客户端

有需要做缓存的，执行缓存操作

增量的返回执行结果，开始生成第一条结果时，MySQL 就开始往请求方逐步返回数据，这样做的好处是 MySQL 服务器无须保存过多的数据，浪费内存，用户体验好，马上就拿到了数据

参考

原文：https://www.cnblogs.com/yinjw/p/11832904.html