开发人员基本都知道，我们的数据存在数据库中（目前最多的是MySQL和Oracle，由于作者更擅长MySQL，所以这里默认数据库为MySQL），服务器通过sql语句将查询数据的请求传入到MySQL数据库。数据库拿到sql语句以后。都是进行了哪些操作呢？这里向大家介绍下我的个人的理解，欢迎大家评论区批评指正。
操作系统版本：CentOS Linux release 7.7.1908 (Core)
第2层sql处理层（SQL Layer）：主要有SQL Interface、Parser、Optimizer、Cache和Buffer
MySQL-执行器 是 MySQL 数据库中负责完成 SQL 语句执行的部分。当语句在服务器接收并解析后，MySQL-执行器开始运行，利用存储在数据字典中的表结构等元数据信息，检查该 SQL 语句是否符合安全准则，然后对 SQL 进行操作，接着将结果返回给客户端。
MySQL 分析器是 MySQL 数据库系统中的一个关键组件，它负责解析 SQL 查询语句，确定如何执行这些查询，并生成查询执行计划。分析器将 SQL 语句转换为内部数据结构，以便 MySQL 可以理解和执行查询请求。
如何设计最优的数据库表结构，如何建立最好的索引，以及如何扩展数据库的查询，这些对于高性能来说都是必不可少的。但是只有这些还不够，要获得良好的数据库性能，我们还要设计合理的数据库查询，如果查询设计的很糟糕，即使增加再多的只读从库，表结构设计的再合理，索引再合适，只要查询不能使用到这些东西，也无法实现高性能的查询。所以说查询优化，索引优化，库表结构优化需要齐头并进。
在系统设计和架构中，数据库是必不可少的一环。而优化数据库查询效率也是非常重要的一环。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统。本文将介绍MySQL中的执行计划，以及如何使用执行计划来优化查询效率。
MySQL 从最初的 1.0、3.1 到后来的 5.x ,到今天的8.x，发生了各种各样的变化。
对于大部分的开发人员而言，编写增删查改的sql语句通过数据库连接去操作数据库，但并不关心数据库是如何监听请求和从连接中把请求数据中提取出来，往往在意表结构，sql执行效率慢就给他们建立索引，完全把MySQL当作黑盒子去使用。
SELECT * FROM A WHERE B=1 AND C=2 GROUP BY D ORDER BY D在MySQL中是如何执行的？
先来看下MySQL的体系结构，下图是在MySQL官方网站上扒下来的，所以有很高的权威性和准确性。
🐬 在一个遥远的数字王国里，MySQL是一位勤劳的数据库管家，负责管理和守护着庞大的数据宝库。每当有人向王国发出查询请求，就是麦斯蔻（MySQL）大显身手的时刻。
🧑个人简介：大家好，我是 shark-Gao，一个想要与大家共同进步的男人😉😉
学习 SQL 的时候，大家肯定第一个先学到的就是 select 查询语句了，比如下面这句查询语句：
本篇文章会分析一个 sql 语句在 MySQL 中的执行流程，包括 sql 的查询在 MySQL 内部会怎么流转，sql 语句的更新是怎么完成的。
如果你在使用MySQL时只会写sql语句的，那么你应该看一下《MySQL优化的底层逻辑》。如果你只了解到sql是如何优化的，那么你应该通过本文了解一下Mysql的体系结构以及sql语句的执行流程。
那服务器进程对客户端进程发送的请求做了什么处理，才能产生最后的处理结果呢？这里以查询请求为 例展示：
昔日庖丁解牛，未见全牛，所赖者是其对牛内部骨架结构的了解，对于MySQL亦是如此，只有更加全面地了解SQL语句执行的每个过程，才能更好的进行SQL的设计和优化。 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时，最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则能够按照预想的合理的方式运行。 如下图所示，当向MySQL发送一个请求的时候，MySQL到底做了什么：
我们一般都不会去操作数据库本身，「而是通过SQL语句调用MySQL，由MySQL处理并返回执行结果」。那么SQL语句是如何执行sql语句的呢？
【mysql优化专题】：本专题全文围绕mysql优化进行全方位讲解，本篇为优化入门篇，让大家知道为什么要优化，究竟在优化什么。喜欢的朋友可以关注收藏。 优化，一直是面试最常问的一个问题。因为从优化的角
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
在过去的半年时间里，研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引，没有用到就试图加一个，实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件，随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
在项目里面，多多少少都隐藏着一些执行比较慢的SQL, 不同的开发测试人员在平时使用的过程中多多少少都能够遇到，但是无法立马有时间去排查解决。那么如果有一个文件能够将这些使用过程中比较慢的SQL记录下来，定期去分析排查，那该多美好啊。这种情况MySQL也替我们想到了，它提供了SQL慢查询的日志，本文就分享下如何使用吧。
MySQL性能优化是一个老生常谈的问题，无论是在实际工作中还是面试中，都不可避免遇到相应的场景，下面博主就总结一些能够帮助大家解决这个问题的小技巧。
如上一个SQL语句，发送到MySQL服务器之后，会做什么，如何识别上边语句并返回结果？下面我们来详细说明这个过程。
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时，我们通常的想法是将重构这个SQL语句，让其查询的结果集和原来保持一样，并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时，一般都有一定方法技巧可供参考，本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。
每一个SQL都需要消耗一定的I/O资源，SQL执行的快慢直接决定了资源被占用时间的长短。假设业务要求每秒需要完成100条SQL的执行，而其中10条SQL执行时间过长，从而导致每秒只能完成90条SQL，所有新的SQL将进入排队等待，直接影响业务，然后用户就各种投诉来了。
本文提要 从编码角度来优化数据层的话，我首先会去查一下项目中运行的sql语句，定位到瓶颈是否出现在这里，首先去优化sql语句，而慢sql就是其中的主要优化对象，对于慢sql，顾名思义就是花费较多执行时间的语句，它带来的影响也比较恶劣，首先是执行时间过长影响数据的返回速度，其次，慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源，影响其他的sql语句执行，过多的慢sql极其影响性能，如果系统流量或者并发量较大的情况下，过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈，使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式，以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次，讲解了 explain 命令的使用方式，包括查看索引情况、查看查询计划等。最后，介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志，并给出了一些优化建议。
slow_query_log_file 指定慢查询日志的存储路径及文件(默认情况下保存在MySQL的数据目录中)
数据库是 Java 程序员面试必问的知识点之一，它和 Java 的核心面试点共同组成了一个完整的技术面试。而数据库一般泛指的就是 MySQL，因为 MySQL 几乎占据了数据库的半壁江山，即使有些公司没有使用 MySQL 数据库，如果你对 MySQL 足够精通的话，也是会被他们录取的。因为数据库的核心与原理基本是相通的，所以有了 MySQL 的基础之后，再去熟悉其他数据库也是非常快的，那么接下来的几个课时就让我们好好的学习一下 MySQL。
慢查询日志是MySQL数据库的一个特殊的日志文件，记录了执行时间超过一定阈值的SQL语句和相关的信息。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
生产环境中 select count(*) from table 语句执行很慢，已经远超 long_query_time 参数定义的慢查询时间值，但是却没有记录到慢日志中。在测试环境也很容易复现出该问题，慢查询日志确实没有记录 select count(*) 语句。
说到执行SQL，那就不得不谈一谈MySQL的基础模型，以及`server层`与`存储引擎层`之间的功能。这样才方便我们更加了解。执行一条SQL到底发生了啥
学完数据库基础知识，要想更深入地了解数据库，就需要学习数据库进阶知识，今天我们就先来聊一聊慢SQL查询那些事儿。
TCP连接收到请求后，必须分配给一个线程专门与这个客户端的交互，所以还有个线程池，每一个连接从线程池中获取线程，省去了创建和销毁线程的开销 所以连接管理的职责就是负责认证、管理连接、获取权限信息
它能记录下所有执行超过longquerytime时间的SQL语句，帮我们找到执行慢的SQL，方便我们对这些SQL进行优化。
昨天闲来无事，研究了一下mysql和navicat！看见一篇讲的很详细的博客，分享一下！
MySQL 的二进制日志（binlog）有三种不同的格式，通常被称为 binlog 模式。这三种模式分别是 Statement 模式、Row 模式和Mixed 模式。
1.客户端发送一条查询给服务器。 2.服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。 3.服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划。 4.MySQL根据优化器生成的执行计划，再调用存储引擎的API来执行查询。 5.将结果返回给客户端。
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中，我们聊到行锁是加在索引上的，但是复杂的 SQL 往往包含多个条件，涉及多个索引，找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
在Go语言中，我们可以使用第三方的库来实现与MySQL数据库的对接。本文将介绍如何使用go-sql-driver/mysql库在Go语言中对接MySQL数据库。
而我们的连接器就是处理这个过程的，连接器的主要功能是负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接，连接器在使用的过程中如果该用户的权限改变，是不会马上生效的，因为用户权限是在连接的时候读取的，只能重新连接才可以更新权限
首先，我们先来看看MySQL的基础架构，我们再平时写的最多的也就是 sql 查询语句，那么，对于一条简单的查询语句，你可否有想过它是如何执行的，期间又经历了哪些步骤呢？如下sql 查询：
熟悉MySQL的都知道MySQL服务端实现主要分为Server层和存储引擎层。Server层负责接收和管理客户端连接、管理缓存、解析SQL、优化SQL、调用存储引擎执行SQL；存储引擎层主要负责存储、查询数据。
下图是 MySQL 的一个简要架构图，从下图可以清晰的看到 SQL 语句在 MySQL 内部是如何执行的。
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