MySQL逻辑架构

首先我们先来了解一下MySQL各组件之间如何协同工作的，直接看下图：

 MySQL逻辑架构整体分为三层，分别是客户端层，核心服务层，存储引擎层：

客户端层：客户端层是最上层，主要处理连接处理、授权认证、安全等功能，并非MYSQL特有

核心服务层：核心服务层主要处理查询解析、分析、优化、缓存、内置函数(比如：时间、数学、加密等函数)、存储过程、触发器、视图等

存储引擎层：负责MySQL中的数据存储和提取。核心服务层通过API与其通信。

MySQL查询过程

查询执行的流程，如下图：

 查询过程:

 1. 先查询缓存，检查Query语句是否完全匹配，接着再检查是否具有权限，都成功则直接取数据返回

2. 上一步有失败则转交给‘命令解析器’，经过词法分析，语法分析后生成解析树

3. 接下来是预处理阶段，处理解析器无法解决的语义，检查权限等，生成新的解析树

4. 再转交给对应的模块处理

5. 如果是SELECT查询还会经由‘查询优化器’做大量的优化，生成执行计划

6. 模块收到请求后，通过‘访问控制模块’检查所连接的用户是否有访问目标表和目标字段的权限

7. 有则调用‘表管理模块’，先是查看table cache中是否存在，有则直接对应的表和获取锁，否则重新打开表文件

8. 根据表的meta数据，获取表的存储引擎类型等信息，通过接口调用对应的存储引擎处理

9. 上述过程中产生数据变化的时候，若打开日志功能，则会记录到相应二进制日志文件中

 总结起来就是：

• 客户端向MySQL服务器发送一条查询请求

• 服务器首先检查查询缓存，如果命中缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段

• 服务器进行SQL解析、预处理、再由优化器生成对应的执行计划

• MySQL根据执行计划，调用存储引擎的API来执行查询

• 将结果返回给客户端，同时缓存查询结果

但是，这中间会有一些参数对其进行控制，比如当查询语句很长的时候，需要设置max_allowed_packet参数；query_cache_type参数来控制是否使用缓存等。

SQL解析

SQL解析执行顺序：

FROM
ON
JOIN
WHERE
GROUP BY
HAVING
SELECT
DISTINCT
ORDER BY
LIMIT

left join、right join、join和inner join的区别

连接查询join经常使用，但是一直没有完全搞明白各种用法的区别，left join、right join、join和inner join等等各种join，到底有什么区别？ 官网给出的总结性质的图：

 这张图总结了所有join的区别，如果只是看的话，那么还是看不懂，必须自己动手试试。

建立两张表来进行连接查询，第一张表命名为kemu，第二张表命名为score：

left join

顾名思义，就是“左连接”，表1左连接表2，以左为主，表示以表1为主，关联上表2的数据，查出来的结果显示左边的所有数据，然后右边显示的是和左边有交集部分的数据。如下：

select  *from kemu  left join score   on kemu.id = score.id

结果：

right join

“右连接”，表1右连接表2，以右为主，表示以表2为主，关联查询表1的数据，查出表2所有数据以及表1和表2有交集的数据，如下：

select   * from kemu  right join score on kemu.id = score.id

结果： 

join

join，其实就是“inner join”，为了简写才写成join，两个是表示一个的，内连接，表示以两个表的交集为主，查出来是两个表有交集的部分，其余没有关联就不额外显示出来，这个用的情况也是挺多的，如下

select   * from   kemu  join score on kemu.id = score.id

结果： 

在Mysql中using()用于两张表的join查询，而且在using()中指定的列在两个表中均存在，并且作为join的条件。

比如：

select a.*, b.* from a left join b on a.id = b.id

等价于：

select a.*, b.* from a left join b using(id);