SQL解析顺序

一、MySQL架构总览：
　　架构好看图，再配上必要的说明文字。
　　下图根据参考书籍中一图为原本，再在其上添加上了自己的理解。

　　从上图中我们可以看到，整个架构分为两层，上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’，下层是各种各样对上提供接口的存储引擎，被称为‘Storage Engine Layer’。其它各个模块和组件，从名字上可以简单了解到它们的作用，这里不再累述了。
二、查询执行流程
　　下面再向前走一些，容我根据自己的认识说一下查询执行的流程是怎样的：
　　1.连接
　　1.1客户端发起一条Query请求，监听客户端的‘连接管理模块’接收请求
　　1.2将请求转发到‘连接进/线程模块’
　　1.3调用‘用户模块’来进行授权检查
　　1.4通过检查后，‘连接进/线程模块’从‘线程连接池’中取出空闲的被缓存的连接线程和客户端请求对接，如果失败则创建一个新的连接请求
　　2.处理
　　2.1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
　　2.2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
　　2.3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
　　2.4再转交给对应的模块处理
　　2.5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
　　2.6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
　　2.7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
　　2.8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
　　2.9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
　　3.结果
　　3.1Query请求完成后，将结果集返回给‘连接进/线程模块’
　　3.2返回的也可以是相应的状态标识，如成功或失败等
　　3.3‘连接进/线程模块’进行后续的清理工作，并继续等待请求或断开与客户端的连接
　　一图小总结

三、SQL解析顺序
　　接下来再走一步，让我们看看一条SQL语句的前世今生。
　　首先看一下示例语句
　　SELECT DISTINCT
　　< select_list >
　　FROM
　　< left_table > < join_type >
　　JOIN < right_table > ON < join_condition >
　　WHERE
　　< where_condition >
　　GROUP BY
　　< group_by_list >
　　HAVING
　　< having_condition >
　　ORDER BY
　　< order_by_condition >
　　LIMIT < limit_number >
　　然而它的执行顺序是这样的
　　1 FROM <left_table>
　　2 ON <join_condition>
　　3 <join_type> JOIN <right_table>
　　4 WHERE <where_condition>
　　5 GROUP BY <group_by_list>
　　6 HAVING <having_condition>
　　7 SELECT
　　8 DISTINCT <select_list>
　　9 ORDER BY <order_by_condition>
　　10 LIMIT <limit_number>
　　虽然自己没想到是这样的，不过一看还是很自然和谐的，从哪里获取，不断的过滤条件，要选择一样或不一样的，排好序，那才知道要取前几条呢。
　　既然如此了，那让我们一步步来看看其中的细节吧。
　　准备工作
　　1.创建测试数据库
　　create database testQuery
　　2.创建测试表
　　CREATE TABLE table1
　　(
　　uid VARCHAR(10) NOT NULL，
　　name VARCHAR(10) NOT NULL，
　　PRIMARY KEY(uid)
　　)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;
　　CREATE TABLE table2
　　(
　　oid INT NOT NULL auto_increment，
　　uid VARCHAR(10)，
　　PRIMARY KEY(oid)
　　)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;
　　3.插入数据
　　INSERT INTO table1(uid，name) VALUES('aaa'，'mike')，('bbb'，'jack')，('ccc'，'mike')，('ddd'，'mike');
　　INSERT INTO table2(uid) VALUES('aaa')，('aaa')，('bbb')，('bbb')，('bbb')，('ccc')，(NULL);
　　4.后想要的结果
　　SELECT
　　a.uid，
　　count(b.oid) AS total
　　FROM
　　table1 AS a
　　LEFT JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
　　WHERE
　　a. NAME = 'mike'
　　GROUP BY
　　a.uid
　　HAVING
　　count(b.oid) < 2
　　ORDER BY
　　total DESC
　　LIMIT 1;