查询语句执行过程

执行一条 SQL 查询语句，期间发生了什么？

1. 连接器：建立连接，管理连接、校验用户身份。
2. 查询缓存：查询语句如果命中查询缓存则直接返回，否则继续往下执行。（MySQL 8.0 已删除该模块）
3. 解析 SQL：通过解析器对 SQL 查询语句进行词法分析、语法分析，以构建语法树，方便后续模块读取表名、字段、语句类型。
4. 执行 SQL：执行 SQL 共有三个阶段：
   • 预处理阶段：检查表或字段是否存在，并将 select * 中的 * 符号扩展为表上的所有列。
   • 优化阶段：基于查询成本的考虑， 选择查询成本最小的执行计划；
   • 执行阶段：根据执行计划执行 SQL 查询语句，从存储引擎读取记录，返回给客户端；

联表查询的注意事项有哪些？如何避免慢查询？

联表查询 (JOIN) 是关系型数据库中常见的操作，但如果使用不当，极易引发性能问题，导致慢查询。在编写和使用联表查询时，主要有以下注意事项：

1. 明确 JOIN 类型，避免笛卡尔积：

   • 务必在 JOIN 子句中提供明确的关联条件 (ON 子句)。如果没有关联条件，CROSS JOIN 会产生笛卡尔积，其结果集的行数是所有表的行数之积，会造成巨大的性能开销。

2. 为关联字段建立索引：

   • 这是最核心的优化原则。在 ON 子句和 WHERE 子句中涉及的关联字段和过滤字段，都应该建立索引。MySQL 在执行 JOIN 时，会选择一个驱动表 (Driving Table)，然后用驱动表的结果集去关联被驱动表 (Driven Table)，在被驱动表的关联字段上建立索引，可以极大地提升查询效率。

3. 小表驱动大表 (Small Table Drives Big Table)：

   • 在 INNER JOIN 中，查询优化器通常会自动选择成本更低的执行计划。但在 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 中，驱动表的选择是固定的。应尽量选择结果集更小的表作为驱动表。如果无法直接判断，可以使用 EXPLAIN 分析查询计划，确保小结果集驱动大结果集。

4. JOIN 的表数量不宜过多：

   • 阿里巴巴的开发规范中建议，JOIN 的表数量不应超过三张。因为每增加一个 JOIN，查询优化器需要分析的执行计划组合就会呈指数级增长，增加了复杂性，也更容易出错。过多的 JOIN 也会使查询逻辑变得难以维护。

5. SELECT 子句只选择必要的字段：

   • 避免使用 SELECT *。只查询业务逻辑中需要的字段，可以减少网络传输的数据量，降低 I/O 开销。如果查询的字段都包含在索引中（覆盖索引），则可以避免回表查询，性能会得到显著提升。

6. 在 JOIN 前进行数据筛选：

   • 尽可能在 WHERE 子句中提前过滤掉不需要的数据，减少参与 JOIN 操作的数据量。可以通过子查询或 WITH 子句 (CTE) 先对大表进行预处理，再进行 JOIN。

7. JOIN 字段的类型和字符集保持一致：

   • 如果关联字段的数据类型、长度或字符集不一致，MySQL 可能无法有效利用索引，会进行隐式的类型转换，导致索引失效。