当客户端向 MySQL 发送一个请求的时候,MySQL 的执行过程如下图所示:


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MySQL 客户端/服务端通信


通信机制


MySQL 客户端与服务端的通信方式是 “ 半双工 ”。



一旦一端开始发送消息,另一端要接收完整个消息才能响应它,所以我们无法也无须将一个消息切成小块独立发送,也没有办法进行流量控制。


客户端用一个单独的数据包将查询请求发送给服务器,所以当查询语句很长的时候,需要设置 max_allowed_packet 参数。


但是需要注意的是,如果查询实在是太大,服务端会拒绝接收更多数据并抛出异常。


与之相反的是,服务器响应给用户的数据通常会很多,由多个数据包组成。但是当服务器响应客户端请求时,客户端必须完整的接收整个返回结果,而不能简单的只取前面几条结果,然后让服务器停止发送。


因而在实际开发中,尽量保持查询简单且只返回必需的数据,减小通信间数据包的大小和数量是一个非常好的习惯,这也是查询中尽量避免使用 SELECT * 以及加上 LIMIT 限制的原因之一。


连接状态


对于一个 MySQL 的连接,或者说一个线程,时刻都有一个状态来标识这个连接正在做什么。


可以通过如下命令来查看连接的状态:


show full processlist
show processlist


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详细的状态集描述参考官网:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/general-thread-states.html


这里简单介绍几个常用的连接状态:



对于出现问题的连接可以通过 kill {id} 的方式进行杀掉。


查询缓存


工作原理:



缓存参数


MySQL 的缓存参数在配置文件中设置,可以通过如下命令来查看缓存的参数:


show variables like 'query_cache%'


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  1. query_cache_type
    1. 0:不启用查询缓存,默认值
    2. 1:启用查询缓存,只要符合查询缓存的要求,客户端的查询语句和记录集都可以缓存起来,供其他客户端使用,SQL 语句中加上 SQL_NO_CACHE 将不缓存
    3. 2:启用查询缓存,只要查询语句中添加了参数:SQL_CACHE,且符合查询缓存的要求,客户端的查询语句和记录集,则可以缓存起来,供其他客户端使用


  1. query_cache_size
    1. 总的缓存池的大小,允许设置 query_cache_size 的值最小为40K,默认1M,推荐设置为64M/128M
    2. 当总的缓存池大小超过设置的值时,会按照时间顺序,让最老的缓存失效


  1. query_cache_limit
    1. 指定单个查询能够使用的缓冲区大小,默认设置为1M


缓存执行情况


可以通过如下命令来查看缓存情况:


show status like 'Qcache%'


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  1. Qcache_free_blocks
    1. Query Cache 中目前还有多少剩余的 blocks。如果该值显示较大,则说明 Query Cache 中的内存碎片较多了,可能需要寻找合适的机会进行整理


  1. Qcache_free_memory
    1. Query Cache 中目前剩余的内存大小。通过这个参数我们可以较为准确的观察出当前系统中的Query Cache 内存大小是否足够,是需要增加还是过多了


  1. Qcache_hits
    1. 缓存命中次数。通过这个参数我们可以查看到 Query Cache 的基本效果


  1. Qcache_inserts
    1. 插入缓存的记录数,通过 Qcache_hits 和 Qcache_inserts 两个参数我们就可以算出 Query Cache 的命中率,Query Cache 命中率 = Qcache_hits / ( Qcache_hits + Qcache_inserts )


  1. Qcache_lowmem_prunes
    1. 多少条 Query 因为内存不足而被清除出 Query Cache。通过 Qcache_lowmem_prunes 和 Qcache_free_memory 相互结合,能够更清楚的了解到我们系统中 Query Cache 的内存大小是否真的足够,是否经常出现因为内存不足而有 Query 被清除


  1. Qcache_not_cached
    1. 因为 query_cache_type 的设置或者不能被 cache 的 Query 的数量


  1. Qcache_queries_in_cache
    1. 当前 Query Cache 中 cache 的 Query 数量


  1. Qcache_total_blocks
    1. 当前 Query Cache 中的 block 数量


不会缓存的情况


  1. 当查询语句中设置了 SQL_NO_CACHE,则不会被缓存。


  1. 当查询语句中有一些不确定的数据时,则不会被缓存。如包含函数 NOW() ,CURRENT_DATE() 等类似的函数,或者用户自定义的函数,存储函数,用户变量等都不会被缓存。


  1. 当查询的结果大于 query_cache_limit 设置的值时,结果不会被缓存。


  1. 对于 InnoDB 引擎来说,当一个语句在事务中修改了某个表,那么在这个事务提交之前,所有与这个表相关的查询都无法被缓存。因此长时间执行事务,会大大降低缓存命中率。


  1. 查询的表是系统表。


  1. 查询语句不涉及到表。


缓存有哪些坑?


  1. 在查询之前必须先检查是否命中缓存,浪费计算资源。


  1. 如果这个查询可以被缓存,那么执行完成后,MySQL 发现查询缓存中没有这个查询,则会将结果存入查询缓存,这会带来额外的系统消耗。


  1. 针对表进行写入或更新数据时,将对应表的所有缓存都设置失效。


  1. 如果查询缓存很大或者碎片很多时,这个操作可能带来很大的系统消耗。


适用场景


以读为主的业务,数据生成 之后就不常改变的业务,比如门户类、新闻类、报表类、论坛类。


查询优化处理


查询优化处理的三个阶段


  1. 解析 SQL
    1. 通过 lex 语法分析,yacc 语法分析将 SQL 语句解析成解析树。
    2. lex、yacc 语法参考:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/lex/


  1. 预处理阶段
    1. 根据 MySQL 的语法的规则进一步检查解析树的合法性,如:检查数据的表和列是否存在,解析名字和别名的设置。还会进行权限的验证


  1. 查询优化器
    1. 优化器的主要作用就是找到最优的执行计划


查询优化器如何找到最优执行计划

这里介绍几种优化方式,更多的可以参考《高性能MySQL_第3版(中文)》


  1. 使用等价变化规则
    1. 5 = 5 and a > 5 改写成 a > 5
    2. a < b and a = 5 改写成 b > 5 and a = 5
    3. 基于联合索引,调整条件位置等


  1. 优化 count、min、max 等函数
    1. InnoDB 引擎 min 函数只需找索引最左边
    2. InnoDB 引擎 max 函数只需找索引最右边
    3. MyISAM 引擎 count(*),不需要计算,直接返回


  1. 覆盖索引扫描


  1. 子查询优化
    1. select * from (select * from user where id = 1) as t;,会被优化成一级查询


  1. 提前终止查询
    1. 用了 limit 关键字或者使用不存在的条件,获取到 limit 所需要的数据后,就不再遍历接下来的数据


  1. IN 的优化
    1. MySQL 对于 IN 的查询,会先进性排序,再采用二分查找的方式查找数据
    2. 比如表中的数据是 1,2,3,4,5,where 条件是 id IN(2,1,3),在进行 IN 操作的时候,会先对 IN 中的数据排序,变成 1,2,3,然后取出一条数据1先和2比较,1<2,则往2的左边查找,进而找到1,接下来就是再获取一条数据重复上面的查找步骤。
    3. 其他关系型数据库不会采用二分查找的方式,而是和 or 的方式一样,where id=1 or id=2 or id=3,从表中获取一条数据和 where 条件中的 or 的数据一个一个比对。


MySQL 的查询优化器是基于成本计算的原则,它会尝试各种执行计划,数据抽样的方式进行试验(随机的读取一个 4K 的数据块进行分析)。


执行计划


这块内容比较多,后面会单独提供一篇文章描述


查询执行引擎


调用插件式的存储引擎的原子 API 进行执行计划的执行。

返回客户端


  1. 有需要做缓存的,执行缓存操作
  2. 增量的返回执行结果,开始生成第一条结果时,MySQL 就开始往请求方逐步返回数据,这样做的好处是 MySQL 服务器无须保存过多的数据,浪费内存,用户体验好,马上就拿到了数据


参考


http://www.sohu.com/a/233335431_468739


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