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本篇內容主要講解“一條SQL語句執行過程時怎樣的”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“一條SQL語句執行過程時怎樣的”吧!
1、負責與客戶端的通信，是半雙工模式，這就意味著某一固定時刻只能由客戶端向服務器請求或者服務器向客戶端發送數據，而不能同時進行。
2、驗證用戶名和密碼是否正確（數據庫 MySQL 的 user 表中進行驗證），如果錯誤返回錯誤通知Access denied for user 'root'@'localhost'（using password：YES）；如果正確，則會去 MySQL 的權限表查詢當前用戶的權限。
也稱為查詢緩存，存儲的數據是以鍵值對的形式進行存儲，如果開啟了緩存，那么在一條查詢 SQL 語句進來時會先判斷緩存中是否包含當前的 SQL 語句鍵值對，如果存在直接將其對應的結果返回，如果不存在再執行后面一系列操作。如果沒有開啟則直接跳過。
show variables like 'have_query_cache'; # 查看緩存配置： show variables like 'query_cache_type'; # 查看是否開啟 show variables like 'query_cache_size'; # 查看緩存占用大小 show status like 'Qcache%'; # 查看緩存狀態信息
緩存失效場景：
查詢語句不一致。前后兩條查詢 SQL 必須完全一致；
查詢語句中含有一些不確定的值時，則不會緩存。比如 now()、current_date()、curdate()、curtime()、rand()、uuid() 等；
不使用任何表查詢。如 select 'A'；
查詢 mysql、information_schema 或 performance_schema 數據庫中的表時，不會走查詢緩存；
在存儲的函數，觸發器或事件的主體內執行的查詢；
如果表更改，則使用該表的所有高速緩存查詢都變為無效并從緩存中刪除，這包括使用 MERGE 映射到已更改表的表的查詢。一個表可以被許多類型的語句改變，如 insert、update、delete、truncate table、alter table、drop table、drop database。
通過上面的失效場景可以看出緩存是很容易失效的，所以如果不是查詢次數遠大于修改次數的話，使用緩存不僅不能提升查詢效率還會拉低效率（每次讀取后需要向緩存中保存一份，而緩存又容易被清除）。所以在 MySQL5.6 默認是關閉緩存的，并且在 8.0 直接被移除了。當然，如果場景需要用到，還是可以使用的。
開啟：
在配置文件（linux 下是安裝目錄的 cnf 文件，windows 是安裝目錄下的 ini 文件）中，增加配置： query_cache_type = 1
# 指定 SQL_NO_CACHE，SQL_CACHE 同理。 SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age > 20;
對客戶端傳來的 SQL 進行分析，這將包括預處理與解析過程，并進行關鍵詞的提取、解析，并組成一個解析樹。具體的解析詞包括但不局限于 select/update/delete/or/in/where/group by/having/count/limit 等，如果分析到語法錯誤，會直接拋給
客戶端異常：ERROR:You have an error in your SQL syntax.。
select * from user where userId = 1234;
在分析器中就通過語義規則器將 select from where 這些關鍵詞提取和匹配出來，MySQL 會自動判斷關鍵詞和非關鍵詞，將用戶的匹配字段和自定義語句識別出來。這個階段也會做一些校驗：比如校驗當前數據庫是否存在 user 表，同時假如 user 表中不存在 userId 這個字段同樣會報錯：unknown column in field list.。
進入優化器說明 SQL 語句是符合標準語義規則并且可以執行。優化器會根據執行計劃選擇最優的選擇，匹配合適的索引，選擇最佳的方案。比如一個典型的例子是這樣的：
表 T，對 A、B、C 列建立聯合索引 —— (A,B,C)，在進行查詢的時候，當 SQL 查詢條件是：select xx where B=x and A=x and C=x。很多人會以為是用不到索引的，但其實會用到，雖然索引必須符合最左原則才能使用，但是本質上，優化器會自動將這條 SQL 優化為：where A=x and B=x and C=x，這種優化會為了底層能夠匹配到索引，同時在這個階段是自動按照執行計劃進行預處理，MySQL 會計算各個執行方法的最佳時間，最終確定一條執行的 SQL 交給最后的執行器。
優化器會根據掃描行數、是否使用臨時表、是否排序等來判斷是否使用某個索引，其中掃描行數的計算可以通過統計信息來估算得出，而統計信息可以看作是索引唯一數的數量，可以使用部分采樣來估算，具體就是選擇 N 個數據頁，統計這些頁上數據的不同值，得到一個平均值，然后乘以這個索引的頁面數，就得到了。但是因為索引數據會變化，所以索引的統計信息也會變化。當變更的數據行數超過 1/M 的時候，就會重新計算一次統計信息。
關于統計信息可以選擇是否持久化：：通過 innodb_stats_persistent，設置為 on 的時候，表示統計信息會持久化存儲。這時，默認的 N 是 20，M 是 10。設置為 off 的時候，表示統計信息只存儲在內存中。這時，默認的 N 是 8，M 是 16。
沒有使用最優索引如何優化：：
1、雖然會自動更新統計信息，但是但是不能保證統計信息是最新值，這就可能導致優化器選擇了不同的索引導致執行變慢，所以可以通過 analyze table 表名 來重新計算索引的統計信息;
2、在表名后面添加 force index(索引名) 語句來強制使用索引（不建議）;
3、將 SQL 進行修改成優化器可以選最優索引的實現方式；
4、新建一個最優索引或者刪除優化器誤用的索引；
執行器會調用對應的存儲引擎執行 SQL，主流的是 MyISAM 和 Innodb。
在 MySQL 5.6 之后引入了 索引下推（Index Condition Pushdown），所以在查詢操作上會有一個 Index Filter 和 Table Filter 的過程，查詢的流程圖大致可以用下面這張圖來概括：
到此，相信大家對“一條SQL語句執行過程時怎樣的”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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