MySql的架构以及sql语句的执行流程

简单说一下我理解的MySql的架构以及sql语句的执行流程

一、在讲这个问题之前，我想先简单说一下我理解的MySql的架构以及sql语句的执行流程。
如图1(用apple pencil画的图，画的不好，将就看吧)：

① 第一步：验证用户信息
这一步对于开发者来说，就是用配置好的数据库用户名与密码去连接数据库。比如，Java的JDBC，这里直接用SpringBoot的配置来举例

在每次查询之前都会校验查询者的用户身份。

② 第二步：连接/线程处理器会管理对于Mysql的所有查询请求。

• 即先查询缓存，Mysql提供了一种缓存类型，会缓存整个SELECT查询结果。Mysql查询缓存保存查询返回的完整结果。刚接触这个机制，还以为这是在抢Mybatis的饭碗。。。
• 后来才了解到，Mysql的缓存机制是一种key(sql查询语句)，value(返回的数据集)的形式。只有当前sql查询语句与缓存的key完全相同时，才会触发缓存机制，当缓存数据的来源表有变动时，缓存才会失效；而Mybatis是后台服务器的数据缓存，基于SqlSession和SqlSessionFactory的缓存，两者功能并不重叠。
• Mybatis默认开启了基于一次SqlSession的一级缓存，而Mysql的缓存需要主动开启

③ 第三步：执行sql解析
当Mysql缓存没有命中时，连接/线程处理器就会使解析器解析第二步的key(sql查询语句)，创建解析树

④ 第四步：优化器对第三步的解析树进行优化

• 如重写查询、决定表的读取顺序，选择合适的索引。Mysql优化器不关心表用的是什么引擎，但是引擎可以决定查询优化的结果。
• 用户可以干预mysql的优化过程（hint），也可以请Mysql解释这个优化过程（explain）
  对于hint命令，如果不是专业的数据库开发者，建议尽量不要使用。一方面，是因为hint需要很高的数据库优化水平，也是绝大多数后台开发者所不具备的水平；另一方面，即使是DBA，hint命令也是能不用则不用，具体理由解释起来很费篇幅，在这里就不详细说了。
• 而explain可以帮助后台开发者去寻找sql查询语句有哪些地方可以改进。所以我个人认为，熟悉explain命令，是一个优秀的后台开发者所需要掌握的技能之一。

⑤第五步：

• 如果开启了Mysql缓存，查询语句作为key，将查询的结果value，存入Mysql的缓存中
  综上所述，我们从Mysql架构和sql查询的流程图中可以得知，作为一个后台开发者，最需要掌握的技能，除了能根据需求建表、写出正确的sql语句之外，我们还需要利用explain对我们正确的sql语句进行性能上的优化。

索引一定是最好的解决方案吗？

• 其实有时候给字段建立索引并不是最好的方案。

  • 对于非常小的表，全表扫描不仅高效，这时给字段加索引，无异于杀鸡用牛刀。而且这种时候，建索引的效率往往还不如全表扫描。
  • 对于一些中大型的表，索引就非常有效，可以很快的就能找到自己需要的字段记录及相关数据.
  • 对于一些超大型的表，索引的代价会非常大，因为索引是存储在磁盘空间的，读取甚至是修改过程都非常消耗系统资源。这时就不要一条条的去匹配记录，而是用某种技术直接去区分所要查找的数据，如中间件、缓存等。

  综上所述，只有对于一些中大型的表建立索引才有比较好的效果。这个数据量经笔者测试，单表记录量至少要在100万条以上，才需要考虑去建立索引。而因为笔者工作中并没有遇到过超大型的表，所以并不知道什么样的数据量才能导致索引十分影响系统性能，不过，如果真有那种情况，就应该考虑分库分表了吧！

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