從上圖中我們可以看到，整個架構分為兩層，上層是MySQLD的被稱為的‘SQL Layer’，下層是各種各樣對上提供接口的存儲引擎，被稱為‘Storage Engine Layer’。其它各個模塊和組件，從名字上就可以簡單了解到它們的作用，這裡就不再累述了。
二、查詢執行流程
下面再向前走一些，容我根據自己的認識說一下查詢執行的流程是怎樣的：
1.連接
1.1客戶端發起一條Query請求，監聽客戶端的‘連接管理模塊’接收請求
1.2將請求轉發到‘連接進/線程模塊’
1.3調用‘用戶模塊’來進行授權檢查
1.4通過檢查後，‘連接進/線程模塊’從‘線程連接池’中取出空閒的被緩存的連接線程和客戶端請求對接，如果失敗則創建一個新的連接請求
2.處理
2.1先查詢緩存，檢查Query語句是否完全匹配，接著再檢查是否具有權限，都成功則直接取數據返回
2.2上一步有失敗則轉交給‘命令解析器’，經過詞法分析，語法分析後生成解析樹
2.3接下來是預處理階段，處理解析器無法解決的語義，檢查權限等，生成新的解析樹
2.4再轉交給對應的模塊處理
2.5如果是SELECT查詢還會經由‘查詢優化器’做大量的優化，生成執行計劃
2.6模塊收到請求後，通過‘訪問控制模塊’檢查所連接的用戶是否有訪問目標表和目標字段的權限
2.7有則調用‘表管理模塊’，先是查看table cache中是否存在，有則直接對應的表和獲取鎖，否則重新打開表文件
2.8根據表的meta數據，獲取表的存儲引擎類型等信息，通過接口調用對應的存儲引擎處理
2.9上述過程中產生數據變化的時候，若打開日志功能，則會記錄到相應二進制日志文件中
3.結果
3.1Query請求完成後，將結果集返回給‘連接進/線程模塊’
3.2返回的也可以是相應的狀態標識，如成功或失敗等
3.3‘連接進/線程模塊’進行後續的清理工作，並繼續等待請求或斷開與客戶端的連接
一圖小總結
三、SQL解析順序
接下來再走一步，讓我們看看一條SQL語句的前世今生。
首先看一下示例語句
SELECT DISTINCT
< select_list >
FROM
< left_table > < join_type >
JOIN < right_table > ON < join_condition >
WHERE
< where_condition >
GROUP BY
< group_by_list >
HAVING
< having_condition >
ORDER BY
< order_by_condition >
LIMIT < limit_number >
然而它的執行順序是這樣的
1 FROM <left_table> 2 ON <join_condition> 3 <join_type> JOIN <right_table> 4 WHERE <where_condition> 5 GROUP BY <group_by_list> 6 HAVING <having_condition> 7 SELECT 8 DISTINCT <select_list> 9 ORDER BY <order_by_condition> 10 LIMIT <limit_number>雖然自己沒想到是這樣的，不過一看還是很自然和諧的，從哪裡獲取，不斷的過濾條件，要選擇一樣或不一樣的，排好序，那才知道要取前幾條呢。 既然如此了，那就讓我們一步步來看看其中的細節吧。 准備工作 1.創建測試數據庫
create database testQuery2.創建測試表
CREATE TABLE table1
(
uid VARCHAR(10) NOT NULL,
name VARCHAR(10) NOT NULL,
PRIMARY KEY(uid)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;
CREATE TABLE table2
(
oid INT NOT NULL auto_increment,
uid VARCHAR(10),
PRIMARY KEY(oid)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;
3.插入數據
INSERT INTO table1(uid,name) VALUES('aaa','mike'),('bbb','jack'),('ccc','mike'),('ddd','mike');
INSERT INTO table2(uid) VALUES('aaa'),('aaa'),('bbb'),('bbb'),('bbb'),('ccc'),(NULL);
4.最後想要的結果
SELECT
a.uid,
count(b.oid) AS total
FROM
table1 AS a
LEFT JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
WHERE
a. NAME = 'mike'
GROUP BY
a.uid
HAVING
count(b.oid) < 2
ORDER BY
total DESC
LIMIT 1;
！現在開始SQL解析之旅吧！ 1. FROM 當涉及多個表的時候，左邊表的輸出會作為右邊表的輸入，之後會生成一個虛擬表VT1。 (1-J1)笛卡爾積 計算兩個相關聯表的笛卡爾積(CROSS JOIN) ，生成虛擬表VT1-J1。
mysql> select * from table1,table2; +-----+------+-----+------+ | uid | name | oid | uid | +-----+------+-----+------+ | aaa | mike | 1 | aaa | | bbb | jack | 1 | aaa | | ccc | mike | 1 | aaa | | ddd | mike | 1 | aaa | | aaa | mike | 2 | aaa | | bbb | jack | 2 | aaa | | ccc | mike | 2 | aaa | | ddd | mike | 2 | aaa | | aaa | mike | 3 | bbb | | bbb | jack | 3 | bbb | | ccc | mike | 3 | bbb | | ddd | mike | 3 | bbb | | aaa | mike | 4 | bbb | | bbb | jack | 4 | bbb | | ccc | mike | 4 | bbb | | ddd | mike | 4 | bbb | | aaa | mike | 5 | bbb | | bbb | jack | 5 | bbb | | ccc | mike | 5 | bbb | | ddd | mike | 5 | bbb | | aaa | mike | 6 | ccc | | bbb | jack | 6 | ccc | | ccc | mike | 6 | ccc | | ddd | mike | 6 | ccc | | aaa | mike | 7 | NULL | | bbb | jack | 7 | NULL | | ccc | mike | 7 | NULL | | ddd | mike | 7 | NULL | +-----+------+-----+------+ 28 rows in set (0.00 sec)
(1-J2)ON過濾 基於虛擬表VT1-J1這一個虛擬表進行過濾，過濾出所有滿足ON 謂詞條件的列，生成虛擬表VT1-J2。 注意：這裡因為語法限制，使用了'WHERE'代替，從中讀者也可以感受到兩者之間微妙的關系；
mysql> SELECT
-> *
-> FROM
-> table1,
-> table2
-> WHERE
-> table1.uid = table2.uid
-> ;
+-----+------+-----+------+
| uid | name | oid | uid |
+-----+------+-----+------+
| aaa | mike | 1 | aaa |
| aaa | mike | 2 | aaa |
| bbb | jack | 3 | bbb |
| bbb | jack | 4 | bbb |
| bbb | jack | 5 | bbb |
| ccc | mike | 6 | ccc |
+-----+------+-----+------+
6 rows in set (0.00 sec)
(1-J3)添加外部列 如果使用了外連接(LEFT,RIGHT,FULL)，主表（保留表）中的不符合ON條件的列也會被加入到VT1-J2中，作為外部行，生成虛擬表VT1-J3。
mysql> SELECT
-> *
-> FROM
-> table1 AS a
-> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid;
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid | uid |
+-----+------+------+------+
| aaa | mike | 1 | aaa |
| aaa | mike | 2 | aaa |
| bbb | jack | 3 | bbb |
| bbb | jack | 4 | bbb |
| bbb | jack | 5 | bbb |
| ccc | mike | 6 | ccc |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
7 rows in set (0.00 sec)
下面從網上找到一張很形象的關於‘SQL JOINS'的解釋圖，如若侵犯了你的權益，請勞煩告知刪除，謝謝。
2. WHERE
對VT1過程中生成的臨時表進行過濾，滿足WHERE子句的列被插入到VT2表中。
注意：
此時因為分組，不能使用聚合運算；也不能使用SELECT中創建的別名；
與ON的區別：
如果有外部列，ON針對過濾的是關聯表，主表（保留表）會返回所有的列；
如果沒有添加外部列，兩者的效果是一樣的；
應用：
對主表的過濾應該放在WHERE；
對於關聯表，先條件查詢後連接則用ON，先連接後條件查詢則用WHERE；
mysql> SELECT
-> *
-> FROM
-> table1 AS a
-> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
-> WHERE
-> a. NAME = 'mike';
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid | uid |
+-----+------+------+------+
| aaa | mike | 1 | aaa |
| aaa | mike | 2 | aaa |
| ccc | mike | 6 | ccc |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
4 rows in set (0.00 sec)
3. GROUP BY 這個子句會把VT2中生成的表按照GROUP BY中的列進行分組。生成VT3表。 注意： 其後處理過程的語句，如SELECT,HAVING，所用到的列必須包含在GROUP BY中，對於沒有出現的，得用聚合函數； 原因： GROUP BY改變了對表的引用，將其轉換為新的引用方式，能夠對其進行下一級邏輯操作的列會減少； 我的理解是： 根據分組字段，將具有相同分組字段的記錄歸並成一條記錄，因為每一個分組只能返回一條記錄，除非是被過濾掉了，而不在分組字段裡面的字段可能會有多個值，多個值是無法放進一條記錄的，所以必須通過聚合函數將這些具有多值的列轉換成單值；
mysql> SELECT
-> *
-> FROM
-> table1 AS a
-> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
-> WHERE
-> a. NAME = 'mike'
-> GROUP BY
-> a.uid;
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid | uid |
+-----+------+------+------+
| aaa | mike | 1 | aaa |
| ccc | mike | 6 | ccc |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)
4. HAVING 這個子句對VT3表中的不同的組進行過濾，只作用於分組後的數據，滿足HAVING條件的子句被加入到VT4表中。
mysql> SELECT
-> *
-> FROM
-> table1 AS a
-> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
-> WHERE
-> a. NAME = 'mike'
-> GROUP BY
-> a.uid
-> HAVING
-> count(b.oid) < 2;
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid | uid |
+-----+------+------+------+
| ccc | mike | 6 | ccc |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
5. SELECT 這個子句對SELECT子句中的元素進行處理，生成VT5表。 (5-J1)計算表達式 計算SELECT 子句中的表達式，生成VT5-J1 (5-J2)DISTINCT 尋找VT5-1中的重復列，並刪掉，生成VT5-J2 如果在查詢中指定了DISTINCT子句，則會創建一張內存臨時表（如果內存放不下，就需要存放在硬盤了）。這張臨時表的表結構和上一步產生的虛擬表VT5是一樣的，不同的是對進行DISTINCT操作的列增加了一個唯一索引，以此來除重復數據。
mysql> SELECT
-> a.uid,
-> count(b.oid) AS total
-> FROM
-> table1 AS a
-> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
-> WHERE
-> a. NAME = 'mike'
-> GROUP BY
-> a.uid
-> HAVING
-> count(b.oid) < 2;
+-----+-------+
| uid | total |
+-----+-------+
| ccc | 1 |
| ddd | 0 |
+-----+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
6.ORDER BY 從VT5-J2中的表中，根據ORDER BY 子句的條件對結果進行排序，生成VT6表。 注意： 唯一可使用SELECT中別名的地方；
mysql> SELECT
-> a.uid,
-> count(b.oid) AS total
-> FROM
-> table1 AS a
-> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
-> WHERE
-> a. NAME = 'mike'
-> GROUP BY
-> a.uid
-> HAVING
-> count(b.oid) < 2
-> ORDER BY
-> total DESC;
+-----+-------+
| uid | total |
+-----+-------+
| ccc | 1 |
| ddd | 0 |
+-----+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
7.LIMIT LIMIT子句從上一步得到的VT6虛擬表中選出從指定位置開始的指定行數據。 注意： offset和rows的正負帶來的影響； 當偏移量很大時效率是很低的，可以這麼做： 采用子查詢的方式優化，在子查詢裡先從索引獲取到最大id，然後倒序排，再取N行結果集 采用INNER JOIN優化，JOIN子句裡也優先從索引獲取ID列表，然後直接關聯查詢獲得最終結果
mysql> SELECT
-> a.uid,
-> count(b.oid) AS total
-> FROM
-> table1 AS a
-> LEFT JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
-> WHERE
-> a. NAME = 'mike'
-> GROUP BY
-> a.uid
-> HAVING
-> count(b.oid) < 2
-> ORDER BY
-> total DESC
-> LIMIT 1;
+-----+-------+
| uid | total |
+-----+-------+
| ccc | 1 |
+-----+-------+
1 row in set (0.00 sec)
至此SQL的解析之旅就結束了，上圖總結一下：
參考書籍：
《MySQL性能調優與架構實踐》
《MySQL技術內幕：SQL編程》
尾聲：
嗯，到這裡這一次的深入了解之旅就差不多真的結束了，雖然也不是很深入，只是一些東西將其東拼西湊在一起而已，參考了一些以前看過的書籍，大師之筆果然不一樣。而且在這過程中也是get到了蠻多東西的，最重要的是更進一步意識到，計算機軟件世界的宏大呀~
另由於本人才疏學淺，其中難免存在纰漏錯誤之處，若發現勞煩告知修改，感謝~
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