数分第一步，会写MySQL。我们看到很多数据分析的基础教程他们都讲了什么是SQL，然后也会详细的告诉你怎么写增删改查语句，每个关键词都详细地剖析怎么使用，但是你学习了很多SQL基础知识以及做了很多SQL练习题之后还可能是对SQL一知半解，甚至当你面试的时候做一道你没遇到过的SQL题或者给你一道SQL让你分析它的运行效率时，你就傻眼了。你知道这是为什么吗？因为我们对MySQL的机制不了解,也没有系统化地对自己学习到的SQL知识进行系统化整理，一遇到实际问题就傻眼了。那么我们这个教程就是来告诉大家MySQL的底层是怎么运行的。我们所写的SQL语句它是有一个怎样的执行顺序。在此基础上学会如何对我们所写的SQL语句进行调优以使他获得更快的运行效率。当然我们不是数据工程师，我们知道怎么存数据不是为了做存数据这个工作，而是更好更快的取出数据，所以更深入的底层计算机知识我们不涉及，也没有办法一一讲清楚。
好，接下来废话不多说，万里高楼平地起，一砖一瓦从头搭，我们直接开讲SQL基本原理和实战演练。这个SQL系列的框架很简单，第一二节是SQL的部署基本框架和SQL的执行逻辑，后面每一节都是讲问题实战，先提出业务问题，分析要去什么数据，然后分析SQL伪代码，最后是实际写SQL，取出我们要的结果，并且尝试多种方法，比较最优性能。如果是复杂查询，一般会从自连接、自定义变量、窗口函数三个角度去思考。思路可谓是通用、简单、高效。最关键是练习实践，码到不等于学到。本系列的面向对象是懂基本增删改查知识的有志于数据分析的业务人员、数据分析师、学生党。我们今天主要讲Mysql的逻辑架构。
接下来我们看这张图（图来源于经典书籍《高性能MySQL（第三版）》），上面这张图告诉我们，当我们向MySQL发送一个请求的时候MySQL到底做了什么。可以看到整个Mysql程序分为客户端和服务器端。客户端就是我们写SQL的地方，有从命令行写SQL语句的，比如在linux上使用[root@localhost /]# service mysqld start命令启动Mysql客户端；或者在Windows上运行CMD，再输入mysql -u root -p直接就可以连上Mysql服务器。也有从图形化客户端写SQL的，比如说Navicate,他是个收费软件，功能比较强大，但是我用的比较多的是mysqlworkbench,这是Mysql官方搭配使用的客户端，也很方便。还有从Python直接连接Mysql服务器写SQL取数的。至于怎么连，我们以后再说。
服务器端是给客户端提供数据查询服务的。我们天天都用着数据库，但是我们都没有意识到，比如看某某视频，我们在里面搜索关键字的APP就是客户端，输入关键词并点击后，我们的命令就发送给了背后的服务器，它经过计算处理给我们反馈数据。那具体到MySQL。当我们向MySQL发送一个请求的时候，它会先去缓存里查询之前有没有相同的查询，如果有就直接返回查询结果。（这里存在两个问题，一是最新版本MySQL8.0去掉了缓存这个功能，而是它查询的机制用到Hash）。如果没有缓存数据，那解析器就会对SQL语句进行解释，关键词是否写错，引号分号是否正确，语法是否正确。如果有问题，就会返回错误。如果没有问题，优化器就根据数据库内部的执行规则和机制开始对SQL语句进行优化，执行顺序的调整，执行引擎的启动和选择。优化好的SQL语句会发送给执行器，执行器启动相应的查询引擎从数据文件中取出结果。最后再返回给客户端。
1.连接管理和安全验证（connection）：MySQL有连接池（connection pool)管理客户端的连接。客户端连接后会验证用户名、密码和主机信息等。
2.缓存（cache)：缓存就是放进内存的数据，前面说过是通过Hash机制保存的，内部比较复杂，不展开。它可以加快取数速度。断电丢失；占用计算资源。
3.解析器(parser)：将SQL命令分解成数据结构（解析树），后续的操作基于这个结构进行分解。
4.优化器（optimizer):官方教程里说明在执行SQL查询时会根据开销自动选择最优的查询方案，先选择where中的行数，同时选择要选择的列，而不是全部的列，最后把内容合并到一起。
5.执行器：包含执行SQL命令，获取返回结果，生成执行计划等。
6.存储引擎：访问物理文件的驱动器，可以理解为发动机。执行器驱动存储引擎到数据表文件中访问和计算数据。
从这个流程我们可以知道影响一条SQL语句的因素有以下这些：数据类型及数据量（数据总量越大扫描越慢）、数据库架构设计（存储引擎，不同的表结构设计对应于不同业务侧重不同的增删改查，热数据和冷数据的增删改查重点是不一样的）、计算机硬件性能（数据计算和通信传输的能力），还有就是作为数据分析师常写的Query语句，前面三个因素是数据库管理员考虑的，而最后一个是数据分析师可以做的，SQL语句写的好不仅可以快速取出数据也可以减轻服务器压力，降低成本。我有SQL进阶的系列总结文章，欢迎关注阅读。
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