一条select语句中,mysql内部的底层运行机制是怎样的?

以select * from students where age20为例,mysql内部运行机制是这样的:

在网站设计、成都网站建设过程中，需要针对客户的行业特点、产品特性、目标受众和市场情况进行定位分析，以确定网站的风格、色彩、版式、交互等方面的设计方向。成都创新互联公司还需要根据客户的需求进行功能模块的开发和设计，包括内容管理、前台展示、用户权限管理、数据统计和安全保护等功能。

第一步:读取from后面的表(数据源),将整个表从硬盘存入到内存中,得到一个临时表,因为还没有附上条件,此时查询结果集还没有得出。

第二步:读取where后面的条件。逐行扫描内存临时表中所有"行",符合where条件的"行"才能继续呆在内存中.此时是对临时表执行过滤,查询结果集还没有得出(就像在跑步,还拿不到跑步成绩)

第三步:读取select后面内容。临时表+执行完where条件后,最终得到一个结果集在内存中.select后面的内容作用于结果集,决定到底哪些列可以输出到数据库客户端(让人看到)

这个机制如果了解，对于sql查询语句的拍错是非常有利的。具体的可以去黑马程序员搜一下免费的视频，干货比较全。

mysql 联合索引的底层结构是怎样的

首先，建立索引的目的，就是为了提高数据库的查询效率，然而，这肯定得付出一些代价，一个是需要索引表本身需要占部分空间，然后就是写入操作的花销要比没索引的时候多了，因为要维护索引的数据结构。一般来说索引的实现是b树和b＋树，就是比如我在一张表的某列上建立一个索引，数据库系统就自动把这一列排序然后创建一个b+树，以后每次查找就顺着b＋树查找，而不用从第一行数据一直找到目标行，这会大大缩小查找时间。

Mysql - 架构及常用组件功能

mysql底层架构分为:

1、client(客户端)

2、server(服务端)

client: 主要有各种plugin、jdbc等

server: 包含了连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器、存储引擎

连接器 的主要作用是与 客户端 建立联系,管理客户端的连接、会话、权限验证等。

查询缓存 的作用是，在sql通过连接器之后到达服务端之后,如果sql是sel开头的语句，那么先在 查询缓存 中获取命中结果，如果有命中结果则直接返回结果。没有结果那么sql会通往 分析器 。

分析器 拿到sql后,会对sql进行词法、语法分析，同时创建sql Id,如果sql有错误,那么将会终止sql行为，将异常返回客户端。

优化器 的作用主要是对通过 分析器 的sql进行优化,比如进行 索引选择 、 重写查询 等,同时会创建 sql执行计划 ,可以通过 explain 指令进行查看。

执行器 拿到了经过优化器的sql,将会操作 存储引擎 ,通过调用 存储引擎 提供的读写接口,得到返回结果。

存储引擎 是sql的最终执行者,它对外提供了读写接口,本身主要作用为执行sql、存储数据、获取数据等， 存储引擎 的设计是插件形式实现的,常见了有 InnoDB 、 MyISAM 等。

未完待续......

MySQL底层原理

二叉树：当不平衡时，单边增长，可能退化为线性

红黑树：数据量大时，深度不可控

AVL树：相比较与红黑树，严格平衡，但是增删情况下，通过旋转再平衡的开销过大，适合查找场景多的应用

Hash： 不支持范围查找

平衡的多路查找树，一个结点存放多个元素。

与红黑树相比，在相同的的节点的情况下，一颗B/B+树的高度远远小于红黑树的高度(在下面B/B+树的性能分析中会提到)。B/B+树上操作的时间通常由存取磁盘的时间和CPU计算时间这两部分构成，而CPU的速度非常快，所以B树的操作效率取决于访问磁盘的次数，关键字总数相同的情况下B树的高度越小，磁盘I/O所花的时间越少。

m阶：节点中，子节点数的最大值（子节点数，不是结点存放元素）

1. 树中每个结点最多m个子树（最多m-1个关键字，两个子树夹一个关键字）

2. 根节点最少有1个关键字

3. 非根结点最少m/2个子树（m/2 - 1个关键字）

4. 每个关键字排序

5. 所有的叶子结点位于同一层

6. 每个结点都存有索引和数据

（1）简介

B+树是应文件系统所需而产生的一种B树的变形树（文件的目录一级一级索引，只有最底层的叶子节点（文件）保存数据）非叶子节点只保存索引，不保存实际的数据，数据都保存在叶子节点中。所有的非叶子节点都可以看成索引部分！

（2）B+树的性质(下面提到的都是和B树不相同的性质)

1. b+树有两种类型的结点：

1.1 内部结点（索引结点，非叶结点）： 只存索引，不存数据

1.2 叶子结点 （存数据）

2. 内部结点 和 叶子结点的 key递增排序

3. 每个叶结点存有相邻叶结点的指针

4. 父结点存有右孩子第一个元素索引

1.磁盘io代价低：b+树的非叶结点只存储索引，不存储数据，单一结点能存放的索引数更多，树更矮胖

2. b+树查询效率稳定：所有查询必须到叶节点

3. b+树叶子节点为有序表，效率更高，支持范围查询。

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