MySql中Sql的执行过程

如果查询缓存没有命中，那么SQL请求会进入分析器，分析器是用来分辨SQL语句的执行目的，其执行过程大致分为两步：

表1 语法分析关键字然后再通过语法规则解析，判断输入的SQL 语句是否满足MySQL语法，并且生成图5的语法树。由SQL语句生成的四个单词中，识别出两个关键字，分别是select 和from。根据MySQL的语法Select 和 from之间对应的是fields 字段，下面应该挂接username；在from后面跟随的是Tables字段，其下挂接的是userinfo。

优化器的作用是对SQL进行优化，生成最有的执行方案。如图6所示，前面提到的SQL解析器通过语法分析和语法规则生成了SQL语法树。这个语法树作为优化器的输入，而优化器（黄色的部分）包含了逻辑变换和代价优化两部分的内容。在优化完成以后会生成SQL执行计划作为整个优化过程的输出，交给执行器在存储引擎上执行。

所处的位置如上图所示，这节的重点在优化器中的逻辑变换和代价优化上。

逻辑变换也就是在关系代数基础上进行变换，其目的是为了化简，同时保证SQL变化前后的结果一致，也就是逻辑变化并不会带来结果集的变化。其主要包括以下几个方面：

这样讲概念或许有些抽象，通过图7 来看看逻辑变化如何在SQL中执行的吧。

如图7所示，从上往下共有4个步骤：

1. 针对存在的SQL语句，首先通过“否定消除”，去掉条件判断中的“NOT”。语句由原来的“or”转换成“and”，并且大于小于符号进行变号。蓝色部分为修改前的SQL，红色是修改以后的SQL。2. 等值传递，这一步很好理解分别降”t2.a=9” 和”t2.b=5”分别替换掉SQL中对应的值。3. 接下来就是常量表达式计算，将“5+7”计算得到“12”。4. 最后是常量表达式计算后的化简，将”9<=10”化简为”true”带入到最终的SQL表达式中完成优化。

代价优化是用来确定每个表，根据条件是否应用索引，应用哪个索引和确定多表连接的顺序等问题。为了完成代价优化，需要找到一个代价最小的方案。因此，优化器是通过基于代价的计算方法来决定如何执行查询的（Cost-based Optimization）。简化的过程如下：

这里将配置 *** 作的代价分为MySQL 服务层和MySQL 引擎层，MySQL 服务层主要是定义CPU的代价，而MySQL 引擎层主要定义IO代价。MySQL 5.7 引入了两个系统表mysql.server_cost和mysql.engine_cost来分别配置这两个层的代价。如下：MySQL 服务层代价保存在表server_cost中，其具体内容如下：

由上可以看出创建临时表的代价是很高的，尤其是内部的myisam或innodb临时表。MySQL 引擎层代价保存在表engine_cost中，其具体内容如下：

目前io_block_read_cost和memory_block_read_cost默认值均为1，实际生产中建议酌情调大memory_block_read_cost，特别是对普通硬盘的场景。MySQL会根据SQL查询生成的查询计划中对应的 *** 作从上面两张代价表中查找对应的代价值，并且进行累加形成最终执行SQL计划的代价。再将多种可能的执行计划进行比较，选取最小代价的计划执行。

当分析器生成查询计划，并且经过优化器以后，就到了执行器。执行器会选择执行计划开始执行，但在执行之前会校验请求用户是否拥有查询的权限，如果没有权限，就会返回错误信息，否则将会去调用MySQL引擎层的接口，执行对应的SQL语句并且返回结果。例如SQL：“SELECT * FROM userinfo WHERE username = 'Tom'“假设 “username“ 字段没有设置索引，就会调用存储引擎从第一条开始查，如果碰到了用户名字是” Tom“， 就将结果集返回，没有查找到就查看下一行，重复上一步的 *** 作，直到读完整个表或者找到对应的记录。需要注意SQL语句的执行顺序并不是按照书写顺序来的，顺序的定义会在分析器中做好，一般是按照如下顺序：

如果命中的记录比较多，应用会从MySql Server一批批获取数据

本文从MySQL中SQL语句的执行过程作为切入点，首先介绍了查询请求的执行流程，其中将MySQL的处理分为MySQL Server层和MySQL存储引擎层。通过介绍SQL语句的流转，引出了后面要介绍的5大组件，他们分别是：连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器。后面的内容中对每个组件进行了详细的介绍。连接器，负责身份认证和权限鉴别；查询缓存，将查询的结果集进行缓存，提高查询效率；分析器，对SQL语句执行语法分析和语法规则，生成语法树和执行计划；优化器，包括逻辑变换和代价优化；执行器，在检查用户权限以后对数据进行逐条查询，整个过程遵守SQL语句的执行顺序。

首先介绍下 pt-stalk，它是 Percona-Toolkit 工具包中的一个工具，说起 PT 工具包大家都不陌生，平时常用的 pt-query-digest、 pt-online-schema-change 等工具都是出自于这个工具包，这里就不多介绍了。

pt-stalk 的主要功能是在出现问题时收集 OS 及 MySQL 的诊断信息，这其中包括：

1. OS 层面的 CPU、IO、内存、磁盘、网络等信息；

2. MySQL 层面的行锁等待、会话连接、主从复制，状态参数等信息。

而且 pt-stalk 是一个 Shell脚本，对于我这种看不懂 perl 的人来说比较友好，脚本里面的监控逻辑与监控命令也可以拿来参考，用于构建自己的监控体系。

三、使用

接着我们来看下如何使用这个工具。

pt-stalk 通常以后台服务形式监控 MySQL 并等待触发条件，当触发条件时收集相关诊断数据。

触发条件相关的参数有以下几个：

function：

∘ 默认为 status，代表监控 SHOW GLOBAL STATUS 的输出；

∘ 也可以设置为 processlist，代表监控 show processlist 的输出；

variable：

∘ 默认为 Threads_running，代表 监控参数，根据上述监控输出指定具体的监控项；

threshold：

∘ 默认为 25，代表 监控阈值，监控参数超过阈值，则满足触发条件；

∘ 监控参数的值非数字时，需要配合 match 参数一起使用，如 processlist 的 state 列；

cycles：

∘ 默认为 5，表示连续观察到五次满足触发条件时，才触发收集；

连接参数：host、password、port、socket。

其他一些重要参数：

iterations：该参数指定 pt-stalk 在触发收集几次后退出，默认会一直运行。

run-time：触发收集后，该参数指定收集多长时间的数据，默认 30 秒。

sleep：该参数指定在触发收集后，sleep 多久后继续监控，默认 300 秒。

interval：指定状态参数的检查频率，判断是否需要触发收集，默认 1 秒。

dest：监控数据存放路径，默认为 /var/lib/pt-stalk。

retention-time ：监控数据保留时长，默认 30 天。

daemonize：以后台服务运行，默认不开启。

log：后台运行日志，默认为 /var/log/pt-stalk.log。

collect：触发发生时收集诊断数据，默认开启。

∘ collect-gdb：收集 GDB 堆栈跟踪，需要 gdb 工具。

∘ collect-strace：收集跟踪数据，需要 strace 工具。

∘ collect-tcpdump：收集 tcpdump 数据，需要 tcpdump 工具。

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