MySQL 查询语句是怎么执行的?（总结篇）

经过一周的持续整理与总结，终于完成了一条简单查询语句执行过程各个阶段分析的文章。写文章的过程，既是分享输出，也是重新学习的过程。

在这个过程中，也有不小的收获，自己知道和写出来让大家都知道，这个知识转换输出的过程，并不是件容易的事，需要对知识点有更深刻的理解。研究源码时以为自己已经理解的一些知识点，在写文章的过程中，发现并不能清楚的写出来，这时候又继续回头去研究源码，对于这类知识点又有了更深刻的理解。

也感谢同事、朋友们帮忙转发，传播文章，第一次体验到自己写的东西有人在看，这种感觉也是不错的，虽然现在看的人还少，我也会持续输出，一方面是提升自己，另一方面也希望给有需要的小伙伴带来一些帮助。

由于查询语句执行过程涉及的环节比较多，整个执行过程拆分为 6 篇进行介绍，为了小伙伴们对执行过程有个整体的了解，有必要对每篇文章中的内容做一个概括性总结。

1. 词法分析 & 语法分析 <- 点击阅读

第 1 篇，先介绍了 MySQL 的词法分析器是自己实现的，并没有使用开源工具，猜测主要是因为开源的词法分析器要兼顾通用性，不如自己实现执行效率高。

然后介绍了 MySQL 语法分析器使用了开源工具 Bison，因为语法分析器相比于词法分析器来说，没有那么多复杂的逻辑，主要都是针对语法的处理，所以用开源工具实现不涉及到执行效率问题，践行了不重复发明轮子的理念。

最后介绍了在词法分析 & 语法分析过程中，会初始化 select 子句中的字段为 Item_field 类实例，初始化 from 子句中的表为 TABLE_LIST 类实例，初始化 where 条件中的字段为 Item_field 类实例。

2. 查询准备阶段 <- 点击阅读

第 2 篇，先介绍了打开表的过程，涉及到表缓存（TABLE 类实例缓存）、表定义缓存（TABLE_SHARE 类实例缓存）、读取 frm 文件。

然后介绍了把 select 子句中的星号（*）替换为表字段的过程。

最后介绍了 where 条件中的 Item_field 类实例找到其对应字段 Field 类实例的过程，并设置字段内容和 where 条件中的值进行比较时执行的函数。找到 Item_field 类对应字段 Field 类实例的过程中，使用了两级缓存，以及兜底逻辑：循环遍历表中字段。

3. 从 InnoDB 读数据 <- 点击阅读

第 3 篇，以 InnoDB 为例讲述从存储引擎中读取数据的过程，先介绍了创建 InnoDB 存储引擎实例，在这个过程中会建立 MySQL 和 InnoDB 索引的映射关系，以及会创建用于 InnoDB 执行查询过程的查询模板。

然后是填充查询模板的过程，主要介绍了文中示例 SQL 执行时涉及到的三个方面，分别是：根据查询优化阶段确定的要使用的索引，找到 InnoDB 中索引的实例；对回表的概念进行了说明；以及 InnoDB 会返回哪些字段内容给 server 层，又是怎么返回内容的？

最后是 InnoDB 执行查询的过程，先介绍了什么是预读缓存，以及什么情况下会使用预读缓存；简单介绍了 InnoDB 都是从 Buffer Pool 中读取数据；InnoDB 怎么通过一致性视图判断记录是否可见。

4. WHERE 条件 <- 点击阅读

第 4 篇，先介绍了 where 条件在源码中实现为类似树状的结构，并用一张图呈现了示例 SQL 中 where 条件的结构。

然后介绍了从存储引擎读取到的记录和 where 条件中的值进行比较的过程。

最后介绍了三种特殊类型的字段（set、enum、bit）作为 where 条件时，是怎么和记录中的字段内容进行比较的。

5. 发送数据给客户端 <- 点击阅读

第 5 篇，先介绍了 MySQL 会发送字段的哪些元数据信息给客户端，然后介绍各种类型字段，在发送给客户端之前，是怎么转换为字符串格式的，以及还会做哪些逻辑处理。

6. 网络缓冲区 <- 点击阅读

第 6 篇，从客户端和服务端数据交互的基本单元数据包（Packet）开始，介绍了 MySQL 中的连接缓冲区、结果集缓冲区，它们的自动增长逻辑和上下限；超过 16M 的大数据怎么发送和接收；net_buffer_length、max_allowed_packet 两个系统变量的配置，以及一个不起眼的小东西 Block Size。

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这次的查询语句执行过程分析，以一条简单查询语句为基础，也是我写执行过程分析系统文章的基础篇，接下来计划要写的方向有这些：

• 文件排序
• group by 使用索引的执行过程
• group by 使用临时表的执行过程
• 内存临时表 & 磁盘临时表
• 聚合函数的实现
• 查询优化器
• 子查询优化
  • 表上拉（Table Pullout）
  • 重复值消除（Duplicate Weedout）
  • 首次匹配（First Match）
  • 松散扫描（Loose Scan）
  • 子查询物化 Join
• 连接（Join）查询