MySQL 中一条 sql 的执行过程

• 一条 SQL 的执行过程
  • 前言
  • 查询
    • 查询缓存
    • 分析器
    • 优化器
    • 执行器
  • 数据更新
  • 日志模块
    • redo log (重做日志)
    • binlog (归档日志)
    • undo log (回滚日志)
  • 两阶段提交
    • 为什么需要两阶段提交
  • 逻辑日志和物理日志
  • 参考

一条 SQL 的执行过程

前言

在开始学习 MySQL 中知识点的时候，首先来看下 SQL 在 MySQL 中的执行过程。

查询

查询语句是我们经常用到的，那么一个简单的查询 sql，在 MySQL 中的执行过程是怎么样的呢？

SELECT * FROM user WHERE id =1

栗如上面的这个简单的查询语句，来看下具体的查询逻辑。

MySQL 主要分为 Server 层和存储引擎层两部分。

Server 层包括连接器、查询缓存。分析器、执行器等。MySQL 中大多数的核心功能，所有的内置函数，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现。栗如：存储过程，触发器，视图等。。。

存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构是插件式的，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎。MySQL 5.5.5 InnoDB 成为了默认的存储引擎。

连接器

大多数基于网络的客户端/服务器的工具或者服务都有类似的架构。

这里主要的工作就是管理和客户端的连接，同时进行连接的权限认证。

• 如果用户名密码不对，就会有一个 “Access denied for user” 的错误提示。

• 如果用户名密码认证通过，连接器中会在权限表中查询改账号拥有的权限，之后所有的权限判断逻辑，都依赖于此时读到的权限。

这就意味着，一旦一个用户建立连接后，即使对这个账号进行了权限的修改，对已经建立的连接也不会产生影响。只有新建连接，才能使用新的权限。

客户端如何太长时间没有动静，连接器会断开连接，这个时间由参数 wait_timeout 控制默认 8 小时。

数据库的连接分成两种类型短连接和短链接：

长连接：长连接在连接成功之后，后面客户端的请求，可以复用这个连接；

短连接：短连接每次执行完几次查询就断开连接，每次客户端的请求都会新建一个。

因为建立连接的过程是很复杂，并且是有一定开销的，应该尽量减少连接的建立，长连接更加推荐使用。

为了避免线程被频繁的创建和销毁，影响性能，MySQL5.5 版本引入了线程池，会缓存创建的线程，不需要为每一个新建的连接，创建或销毁线程。可以使用线程池中少量的线程服务大量的连接。

查询缓存

MySQL 查询缓存，为了提高相同 Query 语句的响应速度，会缓存特定 Query 的整个结果集信息，当后面有相同的查询语句，直接查询缓存，返回查询的结果。当命中的时候不需要执行后面复杂的操作，就可以直接返回结果，查询效率是很高的。

不过当一个表有更新的时候，和这个表有关的查询缓存都会被删除，造成查询缓存的失效。所以更新较频繁的数据库不建议使用查询缓存，命中率会非常的低。所以，长时间不更新的静态表，这种适合使用查询缓存。

在 MySQL 5.6 开始，就已经默认禁用查询缓存了。在 MySQL 8.0，就已经删除查询缓存功能了。

分析器

当 SQL 需要执行时候，首先分析器会做一个词法分析和语法分析，一条 SQL 语句由字符串和空格组成，MySQL 需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么。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。

优化器

优化执行：利用数据库的统计信息决定 SQL 语句的最佳执行方式，选择合适的索引，找出最优的查询方案，

优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。

执行器

开始执行的时候，要先判断一下你对这个表T有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错误。

有权限，会根据优化后的 SQL，向存储引擎发起查询操作，并且返回查询的结果。

执行与优化

总体来说就是

MySQL 会解析查询，并创建内部的数据结构(解析树)，然后对其进行各种优化，包括重写查询，决定表的读取顺序，以及选择合适的索引。

数据更新

在了解数据的更新，需要先来了解下，MySQL 中几种常用的日志。

日志模块

先来看下 InnoDB 中的存储

InnoDB 存储引擎是基于磁盘存储的，并将其中的记录按照页的方式进行管理。因此可以将其视为基于磁盘的数据库系统，由于 CPU 速度与磁盘速度之间的鸿沟，基于 磁盘的数据库系统通常使用缓存池技术来提供数据库整体性能。

缓存池简单来说就是一块内存区域，通过内存速度来弥补磁盘速度较慢对数据库性能的影响。

• 数据库读取页的操作，会将从磁盘读出的页存放到缓存池中，下次读相同的页就可以在缓存池中查询了，查询不到还是会从磁盘中读取。

• 数据库中页的修改操作，首先修改缓存池中的页，然后一定频率刷新到新的磁盘上。页从缓存池中刷新到磁盘中的操作并不是在每次页发生更新时触发，而是通过一种称为 Checkpoint 的机制刷新回磁盘。

如果每一个页发生变化，就将新页的版本刷新到磁盘，那么这个开销是很大的，如果数据都集中在某几个页，那么数据库的性能将变的很差。

同时，如果在从缓存中将页的新版本刷新到磁盘时发生了宕机，那么数据就不能恢复了，为了避免发生数据丢失的问题，当前事务数据系统都采用了 Write Ahead Log 策略，当事务提交的时候，先写重做日志，再修改页。通过重做日志来处理宕机时候的数据丢失问题。

redo log (重做日志)

InnoDB 中的重做日志，由两部分组成，redo log 和 undo log。

• redo log 用来从保证事务的持久性；

• undo log 用来实现事务回滚以及 MVCC 的功能。

redo log 简单点讲就是 MySQL 异常宕机后，将没来得及提交的事物数据重做出来。

redo log 包括两部分：一个是内存中的日志缓冲( redo log buffer )，另一个是磁盘上的日志文件( redo log file )。

MySQL 每执行一条 DML 语句，先将记录写入 redo log buffer，后续某个时间点再一次性将多个操作记录写到 redo log file 。这种 先写日志，再写磁盘 的技术就是 MySQL 里经常说到的 WAL(Write-Ahead Logging) 技术。

MySQL 支持三种将 redo log buffer 写入 redo log file 的时机，可以通过 innodb_flush_log_at_trx_commit 参数配置，各参数值含义如下：

参数 innodb_flush_log_at_trx_commit 建议设置成 1 ，这样可以保证MySQL异常重启之后数据不丢失。

redo log 的日志文件会一直追加吗？

InnoDB 中的 redo log 是固定大小的，比如可以配置为一组 4 个文件，每个文件的大小为 1GB 那么 redo log 中就可以记录 4GB 的数据操作。redo log 中日志的写入是循环写入的，当写到结尾时，会回到开头循环写日志。

write pos 表示当前记录的位置，一边写一边后移，checkpoint 表示当前要擦除的位置，checkpoint 之前的页被会刷新到磁盘中。

write pos 和 checkpoint 之间的区域就是还能写入到 redo log 中的日志文件。

有了 redo log，InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为 crash-safe。

binlog (归档日志)

binlog 记录了 MySQL 数据执行更改的所有操作，以二进制的形式保存在磁盘中，binlog 是 MySQL 中的逻辑日志，由 server 层进行记录，使用任何引擎的 MySQL 都会记录 binlog 日志。

binlog 是通过追加的方式进行写入的，可以通过 max_binlog_size 参数设置每个 binlog 文件的大小，当文件大小达到给定值之后，会生成新的文件来保存日志。

使用场景

binlog 主要有下面几种作用：

• 主从复制：在主从复制中，从库利用主库上的binlog进行重播，实现主从同步；

• 数据恢复：用户数据库基于时间点的数据还原；

• 审计：用户通过二进制日志中的信息来进行审计，判断是否有对数据库进行注入的攻击。

binlog 刷盘时机

在默认情况下，二进制文件并不是每次写的时候同步到磁盘，因此当数据库所在的操作系统宕机的时候，可能会存在一部分数据没有写入到二进制文件中。

具体的刷盘时机可以通过 sync_binlog 参数来控制

在 MySQL 5.7.7 之后的版本 sync_binlog 的默认值都是1。

undo log (回滚日志)

是 InnoDB 存储引擎层生成的日志，实现了事务中的原子性，主要用于事务回滚和 MVCC。

在对数据库进行修改的时候，就会记录 undo log ,这样当事务执行失败的时候，就能使用这些 undo log 恢复到修改之前的样子。

不过需要注意的是 undo log 记录的是逻辑日志，只是将数据库逻辑的恢复到之前的样子，所有的修改逻辑都被取消了，但是数据结构和页本身在回滚之后可能会不一样。听起来有点难理解，下面举个栗子分析下。

比如用户执行了一个 INSERT 10W 条记录的事务，这个事务会导致分配一个新的段，表空间会增大。事务执行失败，回滚的时候，只是将插入的数据进行了回滚，表的空间大小并不会进行收缩。所以说，undo log 记录的是逻辑日志，只是将数据库逻辑的恢复到之前的样子。

InnoDB 通过 undo log 进行事务的回滚，实际上做的是和之前相反的工作，对于每个 INSERT ，InnoDB 会生成一个 DELETE ;对于 DELETE 操作，InnoDB 会生成一个 INSERT。。。通过反向的操作来实现事务数据的回滚操作。

除了回滚操作，还有一个作用就是 MVCC,InnoDB 中对 MVCC 的实现需要借助于 undo log。

InnoDB 通过 undo log 保存每条数据的多个版本，并且能够找回数据历史版本提供给用户读，每个事务读到的数据版本可能是不一样的。

当用户读取一行记录的时候，若该记录已经被其他的事务占用，当前事务可以从 undo log 中读取之前的行版本信息，以此实现非锁定读取。

两阶段提交

这里来看下一条 Update 语句的执行过程

UPDATE user SET username = '小张-001' WHERE id = 2;

1、执行器先找引擎取 id = 2 这一行；

• 如果 id = 2 这一行的数据页、本来就在 buffer pool 中，就直接返回给执行器更新；

• 如果记录不在 buffer pool 中，将数据从磁盘读入到 buffer pool，返回记录给执行器。

2、执行器得到数据之后吗，首先看下更新前的记录和更新后的记录时候一样；

• 如果一样，不执行后面的更新流程；

• 如果不一样，就把更新前的数据和更新后的数据都传给 InnoDB 引擎，让 InnoDB 来执行更新操作；

3、引擎将数据更新到内存中，同时将更新操作记录到 redo log 中，此时的 redo log 处于 prepare 状态，然后告知执行器执行完成了，随时可以提交事务；

4、执行器生成这个操作的 binlog，并把 binlog 写入到磁盘中；

5、执行器调用引擎的提交事务接口，引擎把刚刚写入的 redo log 改成提交(commit)状态，更新完成。

其中在写 binlog 和 redo log 的过程中，为了保证两个文件写入的原子性，这里使用了内部 XA 事务的两阶段提交。

Prepare 阶段：

将(内部事务的id) xid 写入到 redo log 中，InnoDB 将事务状态设置为 prepare 状态，将 redolog 写文件并刷盘；

Commit 阶段：

将 xid 写入到 binlog, binlog 写入文件,binlog 刷盘,然后 InnoDB 提交事务。

两阶段提交保证了事务在多个引擎和 binlog 之间的原子性，binlog 承担内部 XA 事务的协调者，以 binlog 写入成功作为事务提交的标志。

在崩溃恢复中，是以 binlog 中的 xid 和 redo log 中的 xid 进行比较，xid 在 binlog 里存在则提交，不存在则回滚。我们来看崩溃恢复时具体的情况：

在 prepare 阶段崩溃，即已经写入 redolog，在写入 binlog 之前崩溃，则会回滚；

在 commit 阶段，当没有成功写入 binlog 时崩溃，也会回滚；

如果已经写入 binlog，在写入 InnoDB commit 标志时崩溃，则重新写入 commit 标志，完成提交。

为什么需要两阶段提交

如果不使用”两阶段提交”，数据库的状态就有可能和它的日志回复出来的库的状态不一致。

不使用”两阶段提交” binlog 和 redo log 先后写，在实际的情况都会出现其中一个写不成功的情况

如果 redo log 没有写成功，那么主库中在宕机之后，通过 redo log 实现事务的一致性，就会损失宕机时候没有写成功的几条数据，而从库通过 binlog 进行同步，数据是没有丢失的，这样和主库就出现了数据不一致的情况。

如果 binlog 没有写成功，这样就更容易理解了，从库通过 binlog 进行同步，就会丢失数据库宕机时候丢失的数据，和主库的主句就不一致了。

所以 binlog 和 redo log 出现半成功的情况，就有可能出现主从环境数据不一致的情况。

逻辑日志和物理日志

逻辑日志：可以简单理解为记录的就是sql语句。

物理日志：因为 MySQL 数据最终是保存在数据页中的，物理日志记录的就是数据页变更。

参考

【高性能MySQL(第3版)】https://book.douban.com/subject/23008813/
【MySQL 实战 45 讲】https://time.geekbang.org/column/100020801
【MySQL技术内幕】https://book.douban.com/subject/24708143/
【MySQL · 源码分析 · 内部 XA 和组提交】http://mysql.taobao.org/monthly/2020/05/07/
【MySQL学习笔记】https://github.com/boilingfrog/Go-POINT/tree/master/mysql

• Previous
  k8s 为什么会抛弃docker
• Next
  MySQL 中的事务理解