🌟 MySQL执行SQL查询语句的五个步骤
MySQL执行一个SQL查询语句需要经过连接器、查询缓存、解析器、优化器和执行器这五个步骤。每个步骤都有其独特的作用，优化执行的效率和查询的效果。下面将详细介绍这五个步骤的具体内容。
🍊 第一步：连接到数据库
今天我们要聊的是MySQL的连接器，也就是MySQL的第一个阶段。
首先，让我们来看看连接器的作用。它负责和客户端建立连接、获取权限、维护和管理连接。那么，什么是建立连接呢？
假设你要在MySQL中查询一些数据，你首先要通过客户端连接MySQL服务器。连接器就像一条桥梁，把你和MySQL服务器连接起来。这个过程就是建立连接。
建立连接时，连接器会验证你的用户名和密码，并查询权限表以获取你所拥有的权限。如果验证通过，你就可以开始查询数据了。如果验证不通过，连接就会失败。
我们来举个例子：小明是一名学生，在学校的图书馆里借了几本书。他想在图书馆电脑上查看自己的借阅记录。他输入自己的用户名和密码，就像连接器验证用户名和密码一样。如果验证通过，他就可以看到自己的借阅记录。如果验证不通过，他就不能看到借阅记录。
连接完成后，如果你没有后续的动作，这个连接就处于空闲状态。你可以在 show processlist 命令中看到它。这就像小明借完书后没有再做其他的事情，就像空闲状态一样。
如果你长时间不发送command到MySQL服务器，连接器就会自动将连接断开。这个时间是由参数 wait_timeout 控制的，默认值是 8 小时。就像小明在图书馆里看完借阅记录后离开了电脑，如果他太久没有操作电脑，电脑就会自动退出登录。
另外，一旦你建立了连接，即使管理员账号对你的权限做了修改，也不会影响已经存在连接的权限。修改完成后，只有再新建的连接才会使用新的权限设置。这就像小明在图书馆借了几本书后，管理员把他的借阅权限收回了。但是，他已经借了几本书，这些书的借阅权限不会因为管理员的修改而失效。只有他借新的书时，新的借阅权限才会生效。
🍊 第二步：查询缓存
MySQL，是一种开源数据库管理系统，它在使用时可以通过查询缓存提高效率。通俗地来说，就是当某一个查询请求在之前被执行过，那么MySQL就会把这个查询的key-value结果缓存在内存中。当同样的查询再次出现时，MySQL就可以直接把上一次执行的结果返回给客户端，从而避免了重复执行查询的过程，提高了执行效率。
举个例子，比如我们要查询数据库中ID为5的用户信息。如果之前已经有一个查询请求就是查询ID为5的用户信息，并且这个请求的查询结果已经被缓存了，那么当我们再次查询ID为5的用户信息时，MySQL就会直接返回缓存中的查询结果，而不再去执行查询的过程，从而加快了查询速度。
但是查询缓存并不是完美的解决方案。因为只要有对数据库中某张表的更新操作，就会导致这个表上所有的查询缓存被清空，因此查询缓存的失效非常频繁。所以，在更新压力大的数据库中，查询缓存的命中率会非常低，使用查询缓存反而会降低SQL语句的执行效率。
但查询缓存并不是毫无用处，它在一些场景下还是可以发挥作用的。比如，一些不会改变或者更新很少的表数据，比如系统配置表、字典表、省份表等，这些表上的查询适合使用查询缓存。为了解决查询缓存的弊端，MySQL提供了一种“按需使用”的方式，可以在查询语句中加入SQL_CACHE关键词来显式地指定该查询使用缓存。
因此，我们可以在MySQL中设置query_cache_type参数，让MySQL在执行查询时，只对特定的查询语句进行结果缓存。可以设置query_cache_type参数的值为2，表示只有当查询语句中有SQL_CACHE关键词时，才进行结果缓存。比如，我们可以这样使用查询缓存：
select SQL_CACHE * from user where ID=5；
这样，只有当查询ID为5的用户信息时，MySQL才会进行结果缓存，避免了缓存失效频繁导致的查询效率低下的问题。因此，在使用查询缓存时，需要根据实际情况，选择合适的场景和方式来使用，提高查询效率。
🍊 第三步：解析器
MySQL是如何对SQL语句进行解析的呢？首先，MySQL需要知道你要做什么，需要对SQL语句做解析。接下来，就要介绍MySQL对SQL语句的解析过程。
🎉 1. 词法分析
当你输入一条SQL语句后，MySQL会对这条SQL语句进行词法分析。词法分析是指MySQL需要识别出你输入的SQL语句中的字符串分别是什么，代表什么。比如，当你输入一个“SELECT”这个关键字时，MySQL就会识别出这是一个查询语句。它还会把字符串“user”识别成“表名 user”，把字符串“ID”识别成“列 ID”。
举个例子，假设你要查询一个名为“user”的表中名字为“Tom”的用户信息。你的SQL语句会是这样的：
SELECT * FROM user WHERE name = ‘Tom’;
在词法分析之后，MySQL会知道你的操作是查询（SELECT），你需要查询的字段是所有（*），你要从哪张表中查询（user），你要查询的条件是名字为“Tom”。当然，这只是粗略地解释了一下，实际上词法分析还涉及到很多细节。
🎉 2. 语法分析
在词法分析完成后，MySQL接下来会对SQL语句进行语法分析。语法分析是指根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断你输入的这个SQL语句是否满足MySQL语法。如果你的语句不对，就会收到“您的SQL语法有错误”的错误提醒。
举个例子，假设你输入一个错误的SQL语句：
SELECT name WHERE user = ‘Tom’;
这条SQL语句是有问题的，因为语句中没有指定查询的表名。在语法分析之后，MySQL会判断出这条SQL语句不符合MySQL语法，并给出相应的错误提示。
🎉 3. 生成语法树
在语法分析通过之后，MySQL会生成一个语法树。如果你不知道什么是语法树，可以简单地理解成一种树形结构，它用来表示SQL语句的结构。它可以帮助MySQL更好地理解你的SQL语句，更高效地执行它。
举个例子，假设你要查询一个名为“user”的表中名字为“Tom”的用户信息。你的SQL语句在经过语法分析之后，会被生成一个语法树，这棵语法树就可以帮助MySQL更好地理解你的SQL语句，更高效地执行它。具体来说，它会告诉MySQL你的操作是SELECT，你要查询哪些字段，你从哪个表中查询，你要查询的条件是什么。
🍊 第四步：优化器
优化器是一个非常神奇的存在，它能够在我们提交 SQL 查询之后，根据我们的查询条件和表结构信息，选择出最优的执行计划，从而让查询语句的执行效率更加高效，更快速地获得我们需要的结果。
那么，优化器到底是如何工作的呢？在开始之前，我们先来了解一下这个问题：当一个查询语句涉及到多个表或多个索引时，如何选择最优的执行计划呢？这其实是一个非常经典的问题，而优化器就是为了解决这个问题而存在的。
举个例子，假如我们有两张表 user1 和 user2，它们都有一个 id 和 name 字段。如果我们想查询 id 和 name 都匹配的用户，SQL 查询语句可能会写成这样：
SELECT * FROM user1 JOIN user2 ON user1.id = user2.id WHERE user1.name = 'liaozhiwei' AND user2.name = 'haoshuai';
这个查询语句的执行计划可能有很多种，但是有些执行计划明显比其他执行计划更优。比如，我们可以先从表 user1 中找到 name 字段符合条件的行，然后再根据 id 字段关联到表 user2，最后查看 user2 表中是否存在 name 字段符合条件的行。这个执行计划就是“先找 user1，再找 user2”的顺序。
当然，我们也可以采用另一种方式执行这个查询语句：先从表 user2 中找到符合条件的 name 字段，再关联到表 user1 中，查询 name 字段是否匹配。这个执行计划就是“先找 user2，再找 user1”的顺序。
那么，这两种执行计划的结果是一样的吗？答案是肯定的。但是，它们的执行效率可能会有所不同。为什么呢？这是因为不同的执行计划会影响到优化器的选择，而优化器的选择直接影响到 SQL 语句的执行效率。
因此，在执行这样的 SQL 查询语句时，优化器的作用就是决定使用哪种执行计划。它需要根据我们的查询条件和表结构信息，选择最优的执行计划。如果能够选择到最优的执行计划，就能够让查询语句的执行效率更高，从而更快速地获得我们需要的结果。
那么，优化器是如何选择最优的执行计划的呢？一般来说，它会根据以下几个方面来进行考虑：
🎉 1. 查询条件的复杂度
优化器会根据查询条件的复杂度来选择最优的执行计划。比如，如果查询条件非常简单，只涉及到一个表的一个索引，那么优化器会选择使用这个索引进行查询，而不会选择其他的执行计划。这是因为，查询条件越简单，执行计划的选择空间就越小，优化器也就越容易选择最优的执行计划。
🎉 2. 表的大小和索引的选择
优化器还会考虑表的大小和索引的选择。比如，如果一个表很小，只有几百行记录，那么使用任何一种执行计划都不会影响查询语句的执行效率。但是，如果一个表非常大，有上百万条记录，那么选择正确的索引就显得非常重要了。因此，优化器会根据表的大小和索引的选择情况，来选择最优的执行计划。
🎉 3. 表之间的关系
当一个查询语句涉及到多个表时，优化器还会考虑这些表之间的关系。比如，如果一张表是另一张表的父表，那么优化器可能会选择先查询父表，再查询子表，这样可以提高查询语句的执行效率。
🎉 4. 表之间的连接顺序
如果一个查询语句涉及到多个表的连接操作，优化器还会考虑这些表之间的连接顺序。比如，在我们刚才提到的 SQL 查询语句中，优化器可以选择先从表 user1 中找到 name 字段符合条件的行，然后再根据 id 字段关联到表 user2，最后查看 user2 表中是否存在 name 字段符合条件的行。当然，优化器也可以选择先从表 user2 中找到符合条件的 name 字段，再关联到表 user1 中，查询 name 字段是否匹配。优化器会根据不同的查询条件和表结构信息，选择最优的连接顺序，从而提高查询语句的执行效率。
总的来说，优化器是一个非常重要的环节，它能够根据我们的查询条件和表结构信息，选择最优的执行计划，从而让查询语句的执行效率更高。当然，优化器的选择不会完全准确，有时候也会出现选错的情况。但是，我们可以通过一些手段来避免这种情况的发生，比如尽量使用简单的查询条件，正确地选择表之间的连接顺序，以及适当地优化表的索引等。这些方法可以帮助我们提高查询语句的执行效率，让我们更快速地获得我们需要的结果。
🍊 第五步：执行器
首先，执行器会先判断用户对查询的表是否具有查询的权限，如果没有权限，那么就会返回权限不足的错误。这就像我们在电脑上打开一个文件时，如果我们没有文件的访问权限，那么就会弹出一个提示框告诉我们无法打开此文件，这样做是为了保护数据的安全性。
当我们有对表进行查询的权限时，执行器就会打开表，继续执行。这里需要注意的是，在打开表的时候，执行器会根据表的引擎定义，去使用这个引擎提供的接口。不同的引擎可能会提供不同的接口，执行器需要调用对应的接口来操作表。
比如，我们有一条 SQL 语句：select * from user where id=10;，执行器会调用 InnoDB 引擎接口来获取该表的第一行，并判断 ID 值是否为 10。如果不是，那么就会跳过这一行，调用引擎接口获取下一行，继续执行相同的判断逻辑，直到获取到该表的最后一行。如果是，则将这一行保存在结果集中。执行器将遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端。
需要注意的是，如果表中没有满足条件的行，那么结果集就为空。这就像我们在图书馆借阅书籍时，如果图书馆没有我们需要的书，那么借书员就会告诉我们暂时无法借到这本书。
到了这一步，查询就完成了。整个过程中，执行器会按照一定的顺序去查询表中的数据，并且将满足条件的数据保存在结果集中返回给客户端。这就像我们在做实验时，需要按照一定的步骤去操作实验器材，最终得出实验结果一样。
