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MySQL的一条SQL语句从诞生至结束的多姿多彩历程

juejin 29 1
MySQL的一条SQL语句从诞生至结束的多姿多彩历程

引言

   在上篇文章中,我们以《MySQL架构篇》拉开了MySQL数据库的的序幕,上篇文章中将MySQL分层架构中的每一层都进行了详细阐述。而在本篇中,则会进一步站在一条SQL的角度,从SQL的诞生开始,到SQL执行、数据返回等全链路进行分析。

   在此之前呢,其实也写过两篇类似的姊妹篇,第一篇讲的是《一个网络请求的神奇之旅!》,在其中化身一个网络请求,切身感受了从浏览器发出后,到响应数据的返回。而在更早的时候,《JVM系列》中也有一篇文章,讲的是《一个Java对象从诞生到死亡的历程》,其中聊到了Java对象是如何诞生的,运行时会经历什么过程?使用结束后又是如何回收的。

在本篇中,则会在站在数据库的视角,再次感受“一条SQL多姿多彩的历程”!你如果认真的看完了“一个请求、一个对象、一条SQL”这三部曲后,相信你对于程序开发又会有一个全新的深刻认知。

一、一条SQL是如何诞生的?

   SQL语句都诞生于客户端,主要有两种方式产生一条SQL,一种是由开发者自己手动编写,另一种则是相关的ORM框架自动生成,一般情况下,MySQL运行过程中收到的大部分SQL都是由ORM框架生成的,比如Java中的MyBatis、Hibernate框架等。

   同时,SQL生成的时机一般都与用户的请求有关,当用户在系统中进行了某项操作,一般都会产生一条SQL,例如我们在浏览器上输入如下网址:

https://juejin.cn/user/862486453028888/posts

此时,就会先请求掘金的服务器,然后由掘金内部实现中的ORM框架,根据请求参数生成一条SQL,类似于下述的伪SQL

select * from juejin_article where userid = 862486453028888;

这条SQL大致描述的意思就是:根据用户请求的「作者ID」,在掘金数据库的文章表中,查询该作者的所有文章信息。

   从上述这个案例中可以明显感受出来,用户浏览器上看到的数据一般都来自于数据库,而数据库执行的SQL则源自于用户操作,两者是相辅相成的关系,也包括任何写操作(增、删、改),本质上也会被转换一条条SQL,也举个简单的例子:

# 请求网址(Request URL)https://www.xxx.com/user/register# 请求参数(Request Param){    user_name : "竹子爱熊猫",    user_pwd : "123456",    user_sex : "男",    user_phone : "18888888888",    ......}# 这里对于用户密码的处理不够严谨,没有做加密操作不要在意~

比如上述这个用户注册的案例,当用户在网页上点击「注册」按钮时,会向目标网站的服务器发送一个post请求,紧接着同样会根据请求参数,生成一条SQL,如下:

insert into table_user (user_name,user_pwd,user_sex,user_phone,....)    VALUES ("竹子爱熊猫", "123456", "男", "18888888888", ....);

也就是说,一条SQL的诞生都源自于一个用户请求,在开发程序时,SQL的大体逻辑我们都会由业务层的编码决定,具体的SQL语句则是根据用户的请求参数,以及提前定制好的“SQL骨架”拼揍而成。当然,在Java程序或其他语言编写的程序中,只能生成SQL,而SQL真正的执行工作是需要交给数据库去完成的。

二、一条SQL执行前会经历的过程

   经过上一步之后,一条完整的SQL就诞生了,为了SQL能够正常执行,首先会先去获取一个数据库连接对象,上篇关于MySQL的架构篇曾聊到过,MySQL连接层中会维护着一个名为「连接池」的玩意儿,但相信大家也都接触过「数据库连接池」这个东西,比如Java中的C3P0、Druid、DBCP....等各类连接池。

那此时在这里可以思考一个问题,为什么数据库自己维护了连接池的情况下,在MySQL客户端中还需要再次维护一个数据库连接池呢?接下来一起聊一聊。

2.1、数据库连接池的必要性

   众所周知,当要在Java中创建一个数据库连接时,首先会去读取配置文件中的连接地址、账号密码等信息,然后根据配置的地址信息,发起网络请求获取数据库连接对象。在这个过程中,由于涉及到了网络请求,那此时必然会先经历TCP三次握手的过程,同时获取到连接对象完成SQL操作后,又要释放这个数据库连接,此时又需要经历TCP四次挥手过程。

从上面的描述中可以明显感知出,在Java中创建、关闭数据库连接的过程,过程开销其实比较大,而在程序上线后,又需要频繁进行数据库操作。因此如果每次操作数据库时,都获取新的连接对象,那整个Java程序至少会有四分之一的时间内在做TCP三次握手/四次挥手工作,这对整个系统造成的后果可想而知....

也正是由于上述原因,因此大名鼎鼎的「数据库连接池」登场了,「数据库连接池」和「线程池」的思想相同,会将数据库连接这种较为珍贵的资源,利用池化技术对这种资源进行维护。也就代表着之后需要进行数据库操作时,不需要自己去建立连接了,而是直接从「数据库连接池」中获取,用完之后再归还给连接池,以此达到复用的效果。

当然,连接池中维护的连接对象也不会一直都在,当长时间未进行SQL操作时,连接池也会销毁这些连接对象,而后当需要时再次创建,不过何时创建、何时销毁、连接数限制等等这些工作,都交给了连接池去完成,无需开发者自身再去关注。

在Java中,目前最常用的数据库连接池就是阿里的Druid,一般咱们都会用它作为生产环境中的连接池:
Druid

目前Druid已经被阿里贡献给Apache软件基金会维护了~

OK~,回到前面抛出的问题,有了MySQL连接池为何还需要在客户端维护一个连接池?

对于这个问题,相信大家在心里多少都有点答案了,原因很简单,两者都是利用池化技术去达到复用资源、节省开销、提升性能的目的,只不过针对的方向不同。

MySQL的连接池主要是为了实现复用线程的目的,因为每个数据库连接在MySQL中都会使用一条线程维护,而每次为客户端分配连接对象时,都需要经历创建线程、分配栈空间....这些繁重的工作,这个过程需要时间,同时资源开销也不小,所以MySQL利用池化技术解决了这些问题。

而客户端的连接池,主要是为了实现复用数据库连接的目的,因为每次SQL操作都需要经过TCP三次握手/四次挥手的过程,过程同样耗时且占用资源,因此也利用池化技术解决了这个问题。

其实也可以这样理解,MySQL连接池维护的是工作线程,客户端连接池则维护的是网络连接。

2.2、SQL执行前会发生的事情

   回归本文主题,当完整的SQL生成后,会先去连接池中尝试获取一个连接对象,那接下来会发生什么事情呢?如下图:
获取连接
当尝试从连接池中获取连接时,如果此时连接池中有空闲连接,可以直接拿到复用,但如果没有,则要先判断一下当前池中的连接数是否已达到最大连接数,如果连接数已经满了,当前线程则需要等待其他线程释放连接对象,没满则可以直接再创建一个新的数据库连接使用。

假设此时连接池中没有空闲连接,需要再次创建一个新连接,那么就会先发起网络请求建立连接。

首先会经过《TCP的三次握手过程》,对于这块就不再细聊了,毕竟之前聊过很多次了。当网络连接建立成功后,也就等价于在MySQL中创建了一个客户端会话,然后会发生下图一系列工作:
SQL执行前的工作

  • ①首先会验证客户端的用户名和密码是否正确:
    • 如果用户名不存在或密码错误,则抛出1045的错误码及错误信息。
    • 如果用户名和密码验证通过,则进入第②步。
  • ②判断MySQL连接池中是否存在空闲线程:
    • 存在:直接从连接池中分配一条空闲线程维护当前客户端的连接。
    • 不存在:创建一条新的工作线程(映射内核线程、分配栈空间....)。
  • ③工作线程会先查询MySQL自身的用户权限表,获取当前登录用户的权限信息并授权。

到这里为止,执行SQL前的准备工作就完成了,已经打通了执行SQL的通道,下一步则是准备执行SQL语句,工作线程会等待客户端将SQL传递过来。

三、一条SQL语句在数据库中是如何执行的?

   经过连接层的一系列工作后,接着客户端会将要执行的SQL语句通过连接发送过来,然后会进行MySQL服务层进行处理,不过根据用户的操作不同,MySQL执行SQL语句时也会存在些许差异,这里是指读操作和写操作,两者SQL的执行过程并不相同,下面先来看看select语句的执行过程。

3.1、一条查询SQL的执行过程

在分析查询SQL的执行流程之前,咱们先模拟一个案例,以便于后续分析:

-- SQL语句SELECT user_id FROM `zz_user` WHERE user_sex = "男" AND user_name = "竹子④号";-- 表数据+---------+--------------+----------+-------------+| user_id | user_name    | user_sex | user_phone  |+---------+--------------+----------+-------------+|       1 | 竹子①号      | 男       | 18888888888 ||       2 | 竹子②号      | 男       | 13588888888 ||       3 | 竹子③号      | 男       | 15688888888 ||       4 | 熊猫①号      | 女       | 13488888888 ||       5 | 熊猫②号      | 女       | 18588888888 ||       6 | 竹子④号      | 男       | 17777777777 ||       7 | 熊猫③号      | 女       | 16666666666 |+---------+--------------+----------+-------------+

先上个SQL执行的完整流程图,后续再逐步分析每个过程:
SQL执行过程

  • ①先将SQL发送给SQL接口,SQL接口会对SQL语句进行哈希处理。
  • SQL接口在缓存中根据哈希值检索数据,如果缓存中有则直接返回数据。
  • ③缓存中未命中时会将SQL交给解析器,解析器会判断SQL语句是否正确:
    • 错误:抛出1064错误码及相关的语法错误信息。
    • 正确:将SQL语句交给优化器处理,进入第④步。
  • ④优化器根据SQL制定出不同的执行方案,并择选出最优的执行计划。
  • ⑤工作线程根据执行计划,调用存储引擎所提供的API获取数据。
  • ⑥存储引擎根据API调用方的操作,去磁盘中检索数据(索引、表数据....)。
  • ⑦发送磁盘IO后,对于磁盘中符合要求的数据逐条返回给SQL接口。
  • SQL接口会对所有的结果集进行处理(剔除列、合并数据....)并返回。

上述是一个简单的流程概述,一般情况下查询SQL的执行都会经过这些步骤,下面再将每一步拆开详细聊一聊。

SQL接口会干的工作

   当客户端将SQL发送过来之后,SQL紧接着会交给SQL接口处理,首先会对SQL做哈希处理,也就是根据SQL语句计算出一个哈希值,然后去「查询缓存」中比对,如果缓存中存在相同的哈希值,则代表着之前缓存过相同SQL语句的结果,那此时则直接从缓存中获取结果并响应给客户端。

在这里,如果没有从缓存中查询到数据,紧接着会将SQL语句交给解析器去处理。

SQL接口除开对SQL进行上述的处理外,后续还会负责处理结果集(稍后分析)。

解析器中会干的工作

   解析器收到SQL后,会开始检测SQL是否正确,也就是做词法分析、语义分析等工作,在这一步,解析器会根据SQL语言的语法规则,判断客户端传递的SQL语句是否合规,如果不合规就会返回1064错误码及错误信息:

ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check....

   但如果SQL语句没有问题,此时就会对SQL语句进行关键字分析,也就是根据SQL中的SELECT、UPDATE、DELETE等关键字,先判断SQL语句的操作类型,是读操作还是写操作,然后再根据FROM关键字来确定本次SQL语句要操作的是哪张表,也会根据WHERE关键字后面的内容,确定本次SQL的一些结果筛选条件.....。

总之,经过关键字分析后,一条SQL语句要干的具体工作就会被解析出来。

解析了SQL语句中的关键字之后,解析器会根据分析出的关键字信息,生成对应的语法树,然后交给优化器处理。

在这一步也就相当于Java中的.java源代码变为.class字节码的过程,目的就是将SQL语句翻译成数据库可以看懂的指令。

优化器中会干的工作

   经过解析器的工作后会得到一个SQL语法树,也就是知道了客户端的SQL大体要干什么事情了,接着优化器会对于这条SQL,给出一个最优的执行方案,也就是告诉工作线程怎么执行效率最高、最节省资源以及时间。

   优化器最开始会根据语法树制定出多个执行计划,然后从多个执行计划中选择出一个最好的计划,交给工作线程去执行,但这里究竟是如何选择最优执行计划的,相信大家也比较好奇,那此时我们结合前面给出的案例分析一下。

SELECT user_id FROM `zz_user` WHERE user_sex = "男" AND user_name = "竹子④号";

先来看看,对于这条SQL而言,总共有几种执行方案呢?答案是两种。

  • ①先从表中将所有user_sex="男"的数据查出来,再从结果中获取user_name="竹子④号"的数据。
  • ②先从表中寻找user_name="竹子④号"的数据,再从结果中获得user_sex="男"的数据。

再结合前面给出的表数据,暂且分析一下上述两种执行计划哪个更好呢?

+---------+--------------+----------+-------------+| user_id | user_name    | user_sex | user_phone  |+---------+--------------+----------+-------------+|       1 | 竹子①号      | 男       | 18888888888 ||       2 | 竹子②号      | 男       | 13588888888 ||       3 | 竹子③号      | 男       | 15688888888 ||       4 | 熊猫①号      | 女       | 13488888888 ||       5 | 熊猫②号      | 女       | 18588888888 ||       6 | 竹子④号      | 男       | 17777777777 ||       7 | 熊猫③号      | 女       | 16666666666 |+---------+--------------+----------+-------------+

如果按照第①种方案执行,此时会先得到四条user_sex="男"的数据,然后再从四条数据中查找user_name="竹子④号"的数据。

如果按照第②中方案执行,此时会直接得到一条user_name="竹子④号"的数据,然后再判断一下user_sex是否为"男",是则直接返回,否则返回空。

相较于两种执行方案的过程,前者需要扫一次全表,然后再对结果集逐条判断。而第二种方案扫一次全表后,只需要再判断一次就可以了,很明显可以感知出:第②种执行计划是最优的,因此优化器会给出第②种执行计划。

   经过上述案例的讲解后,大家应该能够对优化器的工作进一步理解。但上述案例仅是为了帮助大家理解,实际的SQL优化过程会更加复杂,例如多表join查询时,怎么查更合适?单表复杂SQL查询时,有多条索引可以走,走哪条速度最快....,因此一条SQL的最优执行计划,需要结合多方面的优化策略来生成,例如MySQL优化器的一些优化准则如下:

  • ❶多条件查询时,重排条件先后顺序,将效率更好的字段条件放在前面。
  • ❷当表中存在多个索引时,选择效率最高的索引作为本次查询的目标索引。
  • ❸使用分页Limit关键字时,查询到对应的数据条数后终止扫表。
  • ❹多表join联查时,对查询表的顺序重新定义,同样以效率为准。
  • ❺对于SQL中使用函数时,如count()、max()、min()...,根据情况选择最优方案。
    • max()函数:走B+树最右侧的节点查询(大的在右,小的在左)。
    • min()函数:走B+树最左侧的节点查询。
    • count()函数:如果是MyISAM引擎,直接获取引擎统计的总行数。
    • ......
  • ❻对于group by分组排序,会先查询所有数据后再统一排序,而不是一开始就排序。
  • ......

总之,根据SQL不同,优化器也会基于不同的优化准则选择出最佳的执行计划。但需要牢记的一点是:MySQL虽然有优化器,但对于效率影响最大的还是SQL本身,因此编写出一条优秀的SQL,才是提升效率的最大要素

存储引擎中会干的工作

   经过优化器后,会得到一个最优的执行计划,紧接着工作线程会根据最优计划,去依次调用存储引擎提供的API,在上篇文章中提到过,存储引擎主要就是负责在磁盘读写数据的,不同的存储引擎,存储在本地磁盘中的数据结构也并不相同,但这些底层实现并不需要MySQL的上层服务关心,因为上层服务只需要负责调用对应的API即可,存储引擎的API功能都是相同的。

   工作线程根据执行计划调用存储引擎的API查询指定的表,最终也就是会发生磁盘IO,从磁盘中检索数据,当然,检索的数据有可能是磁盘中的索引文件,也有可能是磁盘中的表数据文件,这点要根据执行计划来决定,我们只需要记住,经过这一步之后总能够得到执行结果即可。

但有个小细节,还记得最开始创建数据库连接时,对登录用户的授权步骤嘛?当工作线程去尝试查询某张表时,会首先判断一下线程自身维护的客户端连接,其登录的用户是否具备这张表的操作权限,如果不具备则会直接返回权限不足的错误信息。

   不过存储引擎从磁盘中检索出目标数据后,并不会将所有数据全部得到后再返回,而是会逐条返回给SQL接口,然后会由SQL接口完成最后的数据聚合工作,对于这点稍后会详细分析。

下来再来看看写入SQL的执行过程,因为读取和写入操作之间,也会存在些许差异。

3.2、一条写入SQL的执行过程

   假设此时要执行下述这一条写入类型的SQL语句(还是基于之前的表数据):

UPDATE `zz_user` SET user_sex = "女" WHERE user_id = 6;

上面这条SQL是一条典型的修改SQL,但除开修改操作外,新增、删除等操作也属于写操作,写操作的意思是指会对表中的数据进行更改。同样先上一个完整的流程图:
写SQL执行流程
从上图来看,相较于查询SQL,写操作的SQL执行流程明显会更复杂一些,这里也先简单总结一下每一步流程,然后再详细分析一下其中一些与查询SQL中不同的步骤:

  • ①先将SQL发送给SQL接口,SQL接口会对SQL语句进行哈希处理。
  • ②在缓存中根据哈希值检索数据,如果缓存中有则将对应表的所有缓存全部删除。
  • ③经过缓存后会将SQL交给解析器,解析器会判断SQL语句是否正确:
    • 错误:抛出1064错误码及相关的语法错误信息。
    • 正确:将SQL语句交给优化器处理,进入第④步。
  • ④优化器根据SQL制定出不同的执行方案,并择选出最优的执行计划。
  • ⑤在执行开始之前,先记录一下undo-log日志和redo-log(prepare状态)日志。
  • ⑥在缓冲区中查找是否存在当前要操作的行记录或表数据(内存中):
    • 存在:
      • ⑦直接对缓冲区中的数据进行写操作。
      • ⑧然后利用Checkpoint机制刷写到磁盘。
    • 不存在:
      • ⑦根据执行计划,调用存储引擎的API
      • ⑧发生磁盘IO,对磁盘中的数据做写操作。
  • ⑨写操作完成后,记录bin-log日志,同时将redo-log日志中的记录改为commit状态。
  • ⑩将SQL执行耗时及操作成功的结果返回给SQL接口,再由SQL接口返回给客户端。

整个写SQL的执行过程,前面的一些步骤与查SQL执行的过程没太大差异,唯一一点不同的在于缓存哪里,原本查询时是从缓存中尝试获取数据。而写操作时,由于要对表数据发生更改,因此如果在缓存中发现了要操作的表存在缓存,则需要将整个表的所有缓存清空,确保缓存的强一致性。

OK~,除开上述这点区别外,另外多出了唯一性判断、一个缓冲区写入,以及几个写入日志的步骤,接下来一起来聊聊这些。

唯一性判断主要是针对插入、修改语句来说的,因为如果表中的某个字段建立了唯一约束或唯一索引后,当插入/修改一条数据时,就会先检测一下目前插入/修改的值,是否与表中的唯一字段存在冲突,如果表中已经存在相同的值,则会直接抛出异常,反之会继续执行。

很简单哈~,接着再来聊聊缓冲区和日志!

其实在上篇中聊到过,由于CPU和磁盘之间的性能差距实在过大,因此MySQL中会在内存中设计一个「缓冲区」的概念,主要目的是在于弥补CPU与磁盘之间的性能差距。

缓冲区中会做的工作

  在真正调用存储引擎的API操作磁盘之前,首先会在「缓冲区」中查找有没有要操作的目标数据/目标表,如果存在则直接对缓冲区中的数据进行操作,然后MySQL会在后台以一种名为Checkpoint的机制,将缓冲区中更新的数据刷回到磁盘。只有当缓冲区没有找到目标数据时,才会去真正调用存储引擎的API,然后发生磁盘IO,去对应磁盘中的表数据进行修改。

不过值得注意的一点是:虽然缓冲区中有数据时会先操作缓冲区,然后再通过Checkpoint机制刷写磁盘,但这两个过程不是连续的!也就是说,当线程对缓冲区中的数据操作完成后,会直接往下走,数据落盘的工作则会交给后台线程。
不过虽然两者之间是异步的,但对于人而言,这个过程不会有太大的感知,毕竟CPU在运行的时候,都是按纳秒、微秒级作为单位。

  但不管数据是在缓冲区还是磁盘,本质上数据更改的动作都是发生在内存的,就算是修改磁盘数据,也是将数据读到内存中操作,然后再将数据写回磁盘。不过在「写SQL」执行的前后都会记录日志,这点下面详细聊聊,这也是写SQL与读SQL最大的区别。

写操作时的日志

  执行「读SQL」一般都不会有状态,也就是说:MySQL执行一条select语句,几乎不会留下什么痕迹。但这里为什么用几乎这个词呢?因为查询时也有些特殊情况会留下“痕迹”,就是慢查询SQL

慢查询SQL:查询执行过程耗时较长的SQL记录。
在执行查询SQL时,大多数的普通查询MySQL并不关心,但慢查询SQL除外,这类SQL一般是引起响应缓慢问题的“始作俑者”,所以当一条查询SQL的执行时长超过规定的时间限制,就会被“记录在案”,也就是会记录到慢查询日志中。

  与「查询SQL」恰恰相反,任何一条写入类型的SQL都是有状态的,也就代表着只要是会对数据库发生更改的SQL,执行时都会被记录在日志中。首先所有的写SQL在执行之前都会生成对应的撤销SQL,撤销SQL也就是相反的操作,比如现在执行的是insert语句,那这里就生成对应的delete语句....,然后记录在undo-log撤销/回滚日志中。但除此之外,还会记录redo-log日志。

  redo-log日志是InnoDB引擎专属的,主要是为了保证事务的原子性和持久性,这里会将写SQL的事务过程记录在案,如果服务器或者MySQL宕机,重启时就可以通过redo_log日志恢复更新的数据。在「写SQL」正式执行之前,就会先记录一条prepare状态的日志,表示当前「写SQL」准备执行,然后当执行完成并且事务提交后,这条日志记录的状态才会更改为commit状态。

除开上述的redo-log、undo-log日志外,同时还会记录bin-log日志,这个日志和redo-log日志很像,都是记录对数据库发生更改的SQL,只不过redo-logInnoDB引擎专属的,而bin-log日志则是MySQL自带的日志。

不过无论是什么日志,都需要在磁盘中存储,而本身「写SQL」在磁盘中写表数据效率就较低了,此时还需写入多种日志,效率定然会更低。对于这个问题MySQL以及存储引擎的设计者自然也想到了,所以大部分日志记录也是采用先写到缓冲区中,然后再异步刷写到磁盘中。

比如redo-log日志在内存中会有一个redo_log缓冲区中,bin-log日志也同理,当需要记录日志时,都是先写到内存中的缓冲区。

那内存中的日志数据何时会刷写到磁盘呢?对于这点则是由刷盘策略来决定的,redo-log日志的刷盘策略由innodb_flush_log_at_trx_commit参数控制,而bin-log日志的刷盘策略则可以通过sync_binlog参数控制:

  • innodb_flush_log_at_trx_commit
    • 0:间隔一段时间,然后再刷写一次日志到磁盘(性能最佳)。
    • 1:每次提交事务时,都刷写一次日志到磁盘(性能最差,最安全,默认策略)。
    • 2:有事务提交的情况下,每间隔一秒时间刷写一次日志到磁盘。
  • sync_binlog
    • 0:同上述innodb_flush_log_at_trx_commit参数的2
    • 1:同上述innodb_flush_log_at_trx_commit参数的1,每次提交事务都会刷盘,默认策略。

到这里就大致阐述了一下「写SQL」执行时,会写的一些日志记录,这些日志在后续做数据恢复、迁移、线下排查时都较为重要,因此后续也会单开一篇详细讲解。

四、一条SQL执行完成后是如何返回的?

   一条「读SQL」或「写SQL」执行完成后,由于SQL操作的属性不同,两者之间也会存在差异性,

4.1、读类型的SQL返回

   前面聊到过,MySQL执行一条查询SQL时,数据是逐条返回的模式,因为如果等待所有数据全部查出来之后再一次性返回,必然会导致撑满内存。

不过这里的返回,并不是指返回客户端,而是指返回SQL接口,因为从磁盘中检索出目标数据时,一般还需要对这些数据进行再次处理,举个例子理解一下。

SELECT user_id FROM `zz_user` WHERE user_sex = "男" AND user_name = "竹子④号";

还是之前那条查询SQL,这条SQL要求返回的结果字段仅有一个user_id,但在磁盘中检索数据时,会直接将这个字段单独查询出来吗?并不是的,而是会将整条行数据全部查询出来,如下:

+---------+--------------+----------+-------------+| user_id | user_name    | user_sex | user_phone  |+---------+--------------+----------+-------------+|    6    |   竹子④号    |    男    | 17777777777 |+---------+--------------+----------+-------------+

从行记录中筛选出最终所需的结果字段,这个工作是在SQL接口中完成的,也包括多表联查时,数据的合并工作,同样也是在SQL接口完成,其他SQL亦是同理。

还有一点需要牢记:就算没有查询到数据,也会将执行状态、执行耗时这些信息返回给SQL接口,然后由SQL接口向客户端返回NULL

不过当查询到数据后,在正式向客户端返回之前,还会顺手将结果集放入到缓存中。

4.2、写类型的SQL返回

   写SQL执行的过程会比读SQL复杂,但写SQL的结果返回却很简单,写类型的操作执行完成之后,仅会返回执行状态、受影响的行数以及执行耗时,比如:

UPDATE `zz_user` SET user_sex = "女" WHERE user_id = 6;

这条SQL执行成功后,会返回Query OK, 1 row affected (0.00 sec)这组结果,最终返回给客户端的则只有「受影响的行数」,如果写SQL执行成功,这个值一般都会大于0,反之则会等于0

4.3、执行结果是如何返回给客户端的?

   对于这个问题的答案其实很简单,由于执行当前SQL的工作线程,本身也维护着一个数据库连接,这个数据库连接实际上也维持着客户端的网络连接,如下:
线程查询
当结果集处理好了之后,直接通过Host中记录的地址,将结果集封装成TCP数据报,然后返回即可。

数据返回给客户端之后,除非客户端主动输入exit等退出连接的命令,否则连接不会立马断开。

如果要断开客户端连接时,又会经过TCP四次挥手的过程。

不过就算与客户端断开了连接,MySQL中创建的线程并不会销毁,而是会放入到MySQL的连接池中,等待其他客户端复用当前连接。一般情况下,一条线程在八小时内未被复用,才会触发MySQL的销毁工作。

本文出至:学新通技术网

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