MySQL-深入理解RDBMS | 青训营笔记

这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 15 天

MySQL-深入理解RDBMS

1. 一条SQL语句的执行流程

• SQL引擎：Parser、Optimizer、Executor
• 事务引擎
• 存储引擎：Data File、Log File

2. SQL引擎

2.1 SQL引擎-Parser

解析器（Parser）一般分为词法分析（Lexical analysis）、语法分析（Syntax analysis）、语义分析（Semantic analyzer）等步骤。

2.2 SQL引擎—Optimizer

• 基于规则的优化（RBO， Rule Base Optimizer）
  • 表连接优先——总是小表先进行连接
  • Scan优化
    • 唯一索引
    • 普通索引
    • 全表扫描
    数据库索引：是数据库管理系统中辅助数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。目前数据库中最常用的索引是通过B+树实现的。
• 基于代价的优化（CBO，Cost Base Optimizer），如一个查询有多种执行方案，CBO会选择其中代价最低的方案去真正地执行

2.3 SQL引擎-Executor

• 火山模型 每个Operator调用Next操作，访问下层Operator，获得下层Operator返回的一行数据，经过计算之后，将这行数据返回给上层。

  • 优点：
    • 每个算子独立抽象实现，相互之间没有耦合，逻辑结构简单
  • 缺点：
    • 每计算一条数据有多次函数调用开销，导致CPU效率不高

• 向量化模型

  每个Operator每次操作计算的不再是一行数据，而是一批数据（Batch N行数据），计算完成后向上层算子返回一个Batch。

  • 优点：
    • 函数调用次数降低为1/N
    • CPU cache命中率更高
    • 可以利用CPU提供的SIMD（Single Instruction Multi Data）机制

• 编译执行

  LLVM动态编译执行技术，将所有的操作封装到一个函数里面，函数调用的代价也能大幅度降低。