MySQL 的 SQL 执行过程

MySQL 的 SQL 执行过程可以分为以下几个步骤：

连接建立阶段：

客户端与 MySQL 服务器建立 TCP 连接。 服务器进行身份认证，客户端提供用户名和密码。 认证通过后，建立连接。

SQL 解析阶段：

MySQL 服务器接收到 SQL 语句后，先进行语法分析和语义检查，确保语句的正确性。 MySQL 将 SQL 语句解析为内部的执行计划，即执行的查询计划。

查询优化阶段：

MySQL 根据查询的特点和数据库的统计信息，进行查询优化，选择最优的执行计划。 包括选择合适的索引、优化连接顺序、避免全表扫描等操作。

执行计划生成阶段：

MySQL 根据查询优化的结果，生成最终的执行计划。 执行计划包括具体的执行步骤、访问数据的方式、使用的索引等信息。

执行阶段：

MySQL 根据生成的执行计划，执行 SQL 查询。 查询过程中可能涉及到从磁盘读取数据、执行计算、排序、聚合等操作。

结果返回阶段：

MySQL 将查询结果返回给客户端。 客户端接收到结果后，可以进行进一步的处理或展示。

连接关闭阶段：

客户端和服务器通信结束后，可以选择断开连接，释放资源。

sql每个部分的执行顺序

  1. FROM子句：选择表，将多个表进行CROSS JOIN（笛卡尔积），生成临时表。

  2. ON：应用ON过滤器，执行表的联接条件。

  3. JOIN：如果指定了OUTER JOIN（如LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN），那么在应用ON过滤器之后，还会添加额外的行，并用NULL填充左表或右表的列。

  4. WHERE子句：应用WHERE过滤器，删除不满足条件的行。

  5. GROUP BY子句：根据指定的列分组结果集合中的行。

  6. HAVING子句：应用HAVING过滤器，删除不满足条件的分组。

  7. SELECT子句：选择特定的列。

  8. DISTINCT子句：去除重复数据。

  9. ORDER BY子句：根据指定的列对结果集进行排序。

  10. LIMIT子句：限制结果集的数量

sql优化

  1. 合理设计数据库结构 数据库三范式，也要注意业务情况适当冗余。
  2. 合理使用索引 where 查询条件必要索引添加，注意索引添加规范，唯一性等
  3. 优化查询语句 见下文查询语句优化
  4. 适当分页 精确定位数据，避免无效数据影响
  5. 优化连接操作 数据库连接优化
  6. 监控和调优数据库设置 使用 MySQL 自带的性能监控工具（如 Performance Schema 和 sys schema） 使用第三方的性能监控工具，如 Percona Toolkit、pt-query-digest

查询语句优化

  1. 使用合适的查询语句，避免使用 SELECT *，只选择需要的字段。
  2. 尽量避免在 WHERE 子句中使用函数，函数会导致索引失效。
  3. 避免使用大量的子查询，可以通过 JOIN 操作替代。
  4. 合理使用 UNION、UNION ALL，避免不必要的排序和去重操作。
  5. 根据执行计划做出调整，使用 EXPLAIN

如索引建立是否符合要求，查看查询语句是否走索引，以及影响行数，是否可以提前先锁定确认需要的数据，避免无效数据影响效率等等 PS1：索引type有哪些类型以及意义?

  1. ALL：全表扫描，MySQL 将遍历整张表来找到匹配的行。这通常是最低效的索引类型，尤其是当表较大时。

  2. index：索引扫描，MySQL 将遍历索引树来查找匹配的行。这种情况下，MySQL 不需要扫描整张表，但是还是需要遍历索引树。

  3. range：范围扫描，MySQL 使用索引来执行范围条件查询，例如使用 WHERE 子句中的 <、<=、>、>= 等操作符。

  4. ref：基于索引的连接，MySQL 使用某个索引来从一个表中选择行，然后使用找到的键值来查找另一个表中的行。

  5. eq_ref：唯一索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条匹配的记录。这种类型通常出现在多表连接时，连接的字段有唯一索引。

  6. const：常量查询，MySQL 在查询中找到了一个常数值，优化器将在查询执行之前将其转换为常量。

  7. system：系统表，这是一个特殊的索引类型，它只包含一行或零行的表。这是 MySQL 内部使用的索引类型，不是常见的用户表索引类型。

  8. NULL：没有使用索引。这意味着 MySQL 在查询执行过程中没有使用任何索引。

P:2：大量使用子查询会导致什么后果？

  1. 性能问题：每个子查询都需要单独执行，增加了数据库的负载。如果子查询嵌套层次较深或者数据量较大，可能导致查询时间过长，影响整体性能。

  2. 资源占用：每个子查询都需要占用数据库连接、内存和CPU等资源。当并发查询较多时，会增加数据库服务器的资源消耗，可能导致资源不足或者系统崩溃。

  3. 难以维护：大量的子查询会导致 SQL 语句复杂度增加，难以理解和维护。特别是当子查询嵌套层次较深时，SQL 语句变得更加晦涩难懂，增加了开发人员的工作量。

  4. 索引失效：某些情况下，子查询中的条件无法使用索引，导致全表扫描，进而影响查询性能。

  5. 可读性差：大量的子查询会使 SQL 语句变得冗长，可读性差，不利于其他开发人员理解和维护。

为了解决这些问题，可以考虑以下优化方法：

  1. 将部分子查询转换为 JOIN 操作，以减少嵌套查询的层数。
  2. 使用临时表或者视图来优化复杂的子查询结构。
  3. 对于特定的业务需求，可以考虑将复杂查询拆分为多个简单查询，并通过程序逻辑进行组合。
  4. 对查询语句进行分析和优化，尽量减少不必要的子查询，提高查询效率。
  5. 合理设计数据库结构和索引，以提高查询性能和效率。