MySQL高级学习之MySQL架构与SQL加载顺序
MySQL学习笔记(第一天)
参考文章：
MySQL为什么不用数组、哈希表、二叉树等数据结构作为索引呢
一、 MySQL的逻辑架构
连接层:最上层是一些客户端和连接服务， 包含本地 sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于 tcp/ip 的
通信。 主要完成一些类似于连接处理、 授权认证、 及相关的安全方案。 在该层上引入了线程池的概念， 为通过认证
安全接入的客户端提供线程。 同样在该层上可以实现基于 SSL 的安全链接。 服务器也会为安全接入的每个客户端验
证它所具有的操作权限。
服务层:第二层主要完成核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化以及部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程，函数等，在该层，服务器会解析并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定查询表的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还有查询内部的缓存。如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中可以很好的提高系统的性能。
| Management Serveices & Utilities | 系统管理和控制工具 |
|---|---|
| SQL Interface: | SQL 接口。 接受用户的 SQL 命令， 并且返回用户需要查询的结果。 比如 select from 就是调用 SQL Interface |
| Parser | 解析器。 SQL 命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析 |
| Optimizer | 查询优化器。 SQL 语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化， 比如有 where 条件时， 优化器来决定先投影还是先过滤。 |
| Cache 和 Buffer | 查询缓存。 如果查询缓存有命中的查询结果， 查询语句就可以直接去查询缓存中取 数据。 这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。 比如表缓存， 记录缓存， key 缓存， 权限缓存等 |
引擎层:存储引擎层， 存储引擎真正的负责了 MySQL 中数据的存储和提取， 服务器通过 API 与存储引擎进行通信。 不同
的存储引擎具有的功能不同， 这样我们可以根据自己的实际需要进行选取。
存储层:数据存储层， 主要是将数据存储在运行于裸设备的文件系统之上， 并完成与存储引擎的交互。
二、存储引擎
show engines: 查看所有的数据引擎。
show variables like '%storage_engine%' 查看默认的数据库引擎 。
| 对比项 | MyIASM | InnoDB |
|---|---|---|
| 外键 | 不支持 | 支持 |
| 事务 | 不支持 | 支持 |
| 行表锁 | 表锁，即使操作一条记录也会锁住整个表， 不适合高并发的操作 | 行锁，操作时只锁某一行， 不对其它行有影响， 适合高并发的操作 |
| 缓存 | 只缓存索引， 不缓存真实数据 | 不仅缓存索引还要缓存真实数据， 对内存要求较高， 而且内 存大小对性能有决定性的影响(MySQL8已删除) |
| 关注点 | 读性能 | 并发写、事务、资源 |
| 默认安装 | Y | Y |
| 默认使用 | N | Y |
| 自带系统表使用 | Y | N |
三、SQL加载顺序
手写SQL顺序
select <select_list>
from <table_name>
<join_type> join <join_table> on <join_condition>
where <where_condition>
group by <group_by_list>
having <having_condition>
order by <order_by_condition>
limit <limt_number>
MySQL执行顺序
FROM <left_table>
ON <join_condition>
<join_type> JOIN <right_table>
WHERE <where_condition>
GROUP BY <group_by_list>
HAVING <having_condition>
SELECT
DISTINCT <select_list>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_number>
-
加载from子句的前两个表计算笛卡尔积，生成虚拟表vt1；
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筛选关联表符合on表达式的数据，保留主表，生成虚拟表vt2；
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如果使用的是外连接，执行on的时候，会将主表中不符合on条件的数据也加载进来，做为外部行
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如果from子句中的表数量大于2，则重复第一步到第三步，直至所有的表都加载完毕，更新vt3；
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执行where表达式，筛选掉不符合条件的数据生成vt4；
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执行group by子句。group by 子句执行过后，会对子句组合成唯一值并且对每个唯一值只包含一行，生成vt5,。一旦执行group by，后面的所有步骤只能得到vt5中的列（group by的子句包含的列）和聚合函数。
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执行聚合函数，生成vt6；
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执行having表达式，筛选vt6中的数据。having是唯一一个在分组后的条件筛选，生成vt7;
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从vt7中筛选列，生成vt8；
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执行distinct，对vt8去重，生成vt9。其实执行过group by后就没必要再去执行distinct，因为分组后，每组只会有一条数据，并且每条数据都不相同。
-
对vt9进行排序，此处返回的不是一个虚拟表，而是一个游标，记录了数据的排序顺序，此处可以使用别名；
-
执行limit语句，将结果返回给客户端
补充:
on和where的区别？
简单地说，当有外关联表时，on主要是针对外关联表进行筛选，主表保留，当没有关联表时，二者作用相同。
例如在左外连时，首先执行on，筛选掉外连表中不符合on表达式的数据，而where的筛选是对主表的筛选。
