明天我们就从数据库的角度来思索一下SQL是怎样被执行的。

关于昨天的内容，你会从以下几个方面进行学习：

中的SQL是怎样执行的，哪些是硬解析和软解析；MySQL中的SQL是怎样执行的，MySQL的体系结构又是如何的；哪些是储存引擎，MySQL的储存引擎都有什么？

中的SQL是怎样执行的

我们先来看下SQL在中的执行过程：

从前面这张图中可以看出，SQL句子在中经历了以下的几个步骤。

句型检测：检测SQL拼写是否正确，假若不正确，会报句型错误。语义检测：检测SQL中的访问对象是否存在。例如我们在写句子的时侯，列名弄错了，系统还会提示错误。句型检测和语义检测的作用是保证SQL句子没有错误。权限检测：看用户是否具备访问该数据的权限。共享池检测：共享池（Pool）是一块显存池，最主要的作用是缓存SQL句子和该句子的执行计划。通过检测共享池是否存在SQL句子的执行计划，来判定进行软解析，还是硬解析。那软解析和硬解析又该如何理解呢？

在共享池中，首先对SQL句子进行Hash运算，之后按照Hash值在库缓存（Cache）中查找，假如存在SQL句子的执行计划，就直接用来执行，直接步入“执行器”的环节，这就是软解析。

假如没有找到SQL句子和执行计划，就须要创建解析树进行解析，生成执行计划，步入“优化器”这个步骤，这就是硬解析。

优化器：优化器中就是要进行硬解析，也就是决定如何做，例如创建解析树，生成执行计划。执行器：当有了解析树和执行计划以后，就晓得了SQL该如何被执行，这样就可以在执行器中执行句子了。

共享池是中的术语，包括了库缓存，数据字典缓冲区等。我们里面早已提到了库缓存区，它主要缓存SQL句子和执行计划。而数据字典缓冲区储存的是中的对象定义，例如表、视图、索引等对象。当对SQL句子进行解析的时侯，假如须要相关的数据，会从数据字典缓冲区中提取。

库缓存这一个步骤，决定了SQL句子是否须要进行硬解析。为了提高SQL的执行效率，我们应当尽量避开硬解析，由于在SQL的执行过程中，创建解析树，生成执行计划是很消耗资源的。

你可能会问，怎么避开硬解析，尽量使用软解析呢？在中，绑定变量是它的一大特色。绑定变量就是在SQL句子中使用变量，通过不同的变量取值来改变SQL的执行结果。这样做的益处是能提高软解析的可能性，不足之处在于可能会造成生成的执行计划不够优化，因而是否须要绑定变量还须要视情况而定。

举个反例，我们可以使用下边的查询句子：

SQL>*fromwhere=10001;

你也可以使用绑定变量，如：

SQL>*fromwhere=:;

这两个查询句子的效率在中是完全不同的。假如你在查询=10001以后，就会查询10002、10003之类的数据，这么每一次查询还会创建一个新的查询解析。而第二种方法使用了绑定变量，这么在第一次查询以后，在共享池中都会存在这类查询的执行计划，也就是软解析。

因而我们可以通过使用绑定变量来降低硬解析，降低的解析工作量。并且这些方法也有缺点，使用动态SQL的形式，由于参数不同，会造成SQL的执行效率不同，同时SQL优化也会比较困难。

MySQL中的SQL是怎样执行的

中采用了共享池来判定SQL句子是否存在缓存和执行计划，通过这一步骤我们可以晓得应当采用硬解析还是软解析。这么在MySQL中，SQL是怎样被执行的呢？

首先MySQL是典型的C/S构架，即/构架，服务器端程序使用的。整体的MySQL流程如右图所示：

你能看见MySQL由三层组成：

联接层：顾客端和服务器端构建联接，顾客端发送SQL至服务器端；SQL层：对SQL句子进行查询处理；储存引擎层：与数据库文件打交道，负责数据的储存和读取。

其中SQL层与数据库文件的储存形式无关，我们来看下SQL层的结构：

查询缓存：假如在查询缓存中发觉了这条SQL句子，都会直接将结果返回给顾客端；假如没有，就步入到解析器阶段。须要说明的是，由于查询缓存常常效率不高，所以在.0以后就抛弃了这个功能。解析器：在解析器中对SQL句子进行句型剖析、语义剖析。优化器：在优化器中会确定SQL句子的执行路径，例如是按照全表检索，还是按照索引来检索等。执行器：在执行之前须要判定该用户是否具备权限，假如具备权限就执行SQL查询并返回结果。在.0以下的版本，假如设置了查询缓存，这时会将查询结果进行缓存。

你能看见SQL句子在MySQL中的流程是：SQL句子→缓存查询→解析器→优化器→执行器。在一部份中，MySQL和执行SQL的原理是一样的。

与不同的是，MySQL的储存引擎采用了插件的方式，每位储存引擎都面向一种特定的数据库应用环境。同时开源的MySQL还容许开发人员设置自己的储存引擎，下边是一些常见的储存引擎：

储存引擎：它是MySQL5.5版本以后默认的储存引擎，最大的特征是支持事务、行级锁定、外键约束等。储存引擎：在MySQL5.5版本之前是默认的储存引擎，不支持事务，也不支持字段，最大的特征是速率快，占用资源少。储存引擎：使用系统显存作为储存介质，便于得到更快的响应速率。不过若果进程崩溃，则会造成所有的数据遗失，因而我们只有当数据是临时的情况下才使用储存引擎。NDB储存引擎：也称作NDB储存引擎，主要用于MySQL分布式集群环境，类似于的RAC集群。储存引擎：它有挺好的压缩机制，用于文件归档，在恳求写入时会进行压缩，所以也常常拿来做库房。

须要注意的是，数据库的设计在于表的设计，而在MySQL中每位表的设计都可以采用不同的储存引擎，我们可以按照实际的数据处理须要来选择储存引擎，这也是MySQL的强悍之处。

数据库管理系统也是一种软件

我们刚刚了解了SQL句子在和MySQL中的执行流程，实际上完整的和MySQL结布光要复杂得多：

假如你只是简单地把MySQL和看成数据库管理系统软件，从外部看难免会认为“晦涩难懂”，虽然组织结构太多了。我们在学习的时侯，还须要具备具象的能力，抓取最核心的部份：SQL的执行原理。由于不同的DBMS的SQL的执行原理是相通的，只是在不同的软件中，各有各的实现路径。

既然一条SQL句子会经历不同的模块，那我们就来看下，在不同的模块中，SQL执行所使用的资源（时间）是如何的。下边我来教你怎样在MySQL中对一条SQL句子的执行时间进行剖析。

首先我们须要看下是否开启，开启它可以让MySQL搜集在SQL执行时所使用的资源情况，命令如下：

mysql>@@;

=0代表关掉，我们须要把打开，即设置为1：

mysql>set=1;

之后我们执行一个SQL查询（你可以执行任何一个SQL查询）：

mysql>*fromwucai.heros;

查看当前会话所形成的所有，你会发觉我们刚刚执行了两次查询，QueryID分别为1和2。假如我们想要获取上一次查询的执行时间，可以使用：

mysql>show;

其实你也可以查询指定的QueryID，例如：

mysql>showforquery2;

查询SQL的执行时间结果和前面是一样的。

在8.0版本以后，MySQL不再支持缓存的查询，缘由我在上文早已说过。一旦数据表有更新，缓存都将清空，因而只有数据表是静态的时侯，或则数据表极少发生变化时，使用缓存查询才有价值，否则假如数据表常常更新，反倒降低了SQL的查询时间。

你可以使用()来查看MySQL的版本情况。

总结

我们在使用SQL的时侯，常常只见行道树，不见森林，不会注意到它在各类数据库软件中是怎样执行的，明天我们从概貌的角度来理解这个问题。你能看见不同的RDBMS之间有相同的地方，也有不同的地方。

相同的地方在于和MySQL都是通过解析器→优化器→执行器这样的流程来执行SQL的。

但和MySQL在进行SQL的查询里面有软件实现层面的差别。提出了共享池的概念，通过共享池来判定是进行软解析，还是硬解析。而在MySQL中，8.0之后的版本不再支持查询缓存，而是直接执行解析器→优化器→执行器的流程，这一点从MySQL中的show里也能见到。同时MySQL的一大特色就是提供了各类储存引擎以供选择，不同的储存引擎有各自的使用场景，我们可以针对每张表选择适宜的储存引擎。

明天的内容到这儿就结束了，你能说一下中的绑定变量是哪些吗？使用它有哪些异同点吗？MySQL的储存引擎是一大特色，其中和都是常用的储存引擎，这两个搜索引擎的特点和使用场景分别是哪些？

最后留一道选择题吧，解析后的SQL句子在的那个区域中进行缓存？

A.数据缓冲区

B.日志缓冲区

C.共享池

D.大池

假如这篇文章帮你理顺了和MySQL执行SQL的过程，欢迎你把它分享给你的同事或则同学。