揭秘：一条SQL语句的执行过程是怎么样的？

MySQL
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2023-08-28
在 MySQL 中处理时间
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数据库系统能够接受 SQL 语句，并返回数据查询的结果，或者对数据库中的数据进行修改，可以说几乎每个程序员都使用过它。

而 MySQL 又是目前使用最广泛的数据库。所以，解析一下 MySQL 编译并执行 SQL 语句的过程，一方面能帮助你加深对数据库领域的编译技术的理解；另一方面，由于 SQL 是一种最成功的 DSL（特定领域语言），所以理解了 MySQL 编译器的内部运作机制，也能加深你对所有使用数据操作类 DSL 的理解，比如文档数据库的查询语言。另外，解读 SQL与它的运行时的关系，也有助于你在自己的领域成功地使用 DSL 技术。

那么，数据库系统是如何使用编译技术的呢 ？

本文先带你了解一下如何跟踪 MySQL 的运行，了解它处理一个 SQL 语句的过程，以及 MySQL 在词法分析和语法分析方面的实现机制。

一、编译并调试MySQL

按照惯例，你要下载MySQL 的源代码。我下载的是 8.0 版本的分支。

源代码里的主要目录及其作用如下，我们需要分析的代码基本都在 sql 目录下，它包含了编译器和服务端的核心组件。

图 1：MySQL 的源代码包含的主要目录

MySQL 的源代码主要是.cc 结尾的，也就是说，MySQL 主要是用 C++ 编写的。另外，也有少量几个代码文件是用 C 语言编写的。

为了跟踪 MySQL 的执行过程，你要用 Debug 模式编译 MySQL。

如果你用单线程编译，大约需要 1 个小时。编译好以后，先初始化出一个数据库来：

 ./mysqld --initialize --user=mysql

这个过程会为 root@localhost 用户，生成一个缺省的密码。

接着，运行 MySQL 服务器：

 ./mysqld &

之后，通过客户端连接数据库服务器，这时我们就可以执行 SQL 了：

 ./mysql -uroot -p #连接mysql server

最后，我们把 GDB 调试工具附加到 mysqld 进程上，就可以对它进行调试了。

 gdb -p pidof mysqld #pidof是一个工具，用于获取进程的id，你可以安装一下

提示：文本是采用了一个 CentOS 8 的虚拟机来编译和调试 MySQL。我也试过在macOS 下编译，并用 LLDB 进行调试，也一样方便。

注意 ，你在调试程序的时候，有两个 设置断点 的好地方：

  • dispatch_command ：在 sql/sql_parse.cc 文件里。在接受客户端请求的时候（比如一个 SQL 语句），会在这里集中处理。
  • my_message_sql ：在 sql/mysqld.cc 文件里。当系统需要输出错误信息的时候，会在这里集中处理。

这个时候，我们在 MySQL 的客户端输入一个查询命令，就可以从雇员表里查询姓和名了。在这个例子中，我采用的数据库是 MySQL 的一个示例数据库 employees，你可以根据它的文档来生成示例数据库。

 mysql> select first_name, last_name from employees; #从mysql库的user表中查询信

这个命令被 mysqld 接收到以后，就会触发断点，并停止执行。这个时候，客户端也会老老实实地停在那里，等候从服务端传回数据。即使你在后端跟踪代码的过程会花很长的时间，客户端也不会超时，一直在安静地等待。给我的感觉就是，MySQL 对于调试程序还是很友好的。

在 GDB 中输入 bt 命令，会打印出调用栈，这样你就能了解一个 SQL 语句，在 MySQL中执行的完整过程。为了方便你理解和复习，这里我整理成了一个表格：

我也把 MySQL 执行 SQL 语句时的一些重要程序入口记录了下来，这也需要你重点关注。它反映了执行 SQL 过程中的一些重要的处理阶段，包括语法分析、处理上下文、引用消解、优化和执行。你在这些地方都可以设置断点。

图 2：MySQL 执行 SQL 语句时的部分重要程序入口

好了，现在你就已经做好准备，能够分析 MySQL 的内部实现机制了。不过，由于 MySQL执行的是 SQL 语言，它跟我们前面分析的高级语言有所不同。所以，我们先稍微回顾一下SQL 语言的特点。

二、SQL语言：数据库领域的DSL

SQL 是结构化查询语言（Structural Query Language）的英文缩写。举个例子，这是一个很简单的 SQL 语句：

 select emp_no, first_name, last_name from employees;

其实在大部分情况下，SQL 都是这样一个一个来做语句执行的。这些语句又分为 DML（数据操纵语言）和 DDL（数据定义语言）两类。前者是对数据的查询、修改和删除等操作，而后者是用来定义数据库和表的结构（又叫模式）。

我们平常最多使用的是 DML。而 DML 中，执行起来最复杂的是 select 语句。所以，本文都是用 select 语句来给你举例子。

那么，SQL 跟我们前面分析的高级语言相比有什么不同呢？

第一个特点：SQL 是声明式（Declarative）的 。这是什么意思呢？其实就是说，SQL 语句能够表达它的计算逻辑，但它不需要描述控制流。

高级语言一般都有控制流，也就是详细规定了实现一个功能的流程：先调用什么功能，再调用什么功能，比如 if 语句、循环语句等等。这种方式叫做 命令式（imperative）编程 。

更深入一点，声明式编程说的是“要什么”，它不关心实现的过程；而命令式编程强调的是“如何做”。前者更接近人类社会的领域问题，而后者更接近计算机实现。

第二个特点：SQL 是一种特定领域语言（DSL，Domain Specific Language），专门针对关系数据库这个领域的 。SQL 中的各个元素能够映射成关系代数中的操作术语，比如选择、投影、连接、笛卡尔积、交集、并集等操作。它采用的是表、字段、连接等要素，而不需要使用常见的高级语言的变量、类、函数等要素。

所以，SQL 就给其他 DSL 的设计提供了一个很好的参考：

  • 采用声明式，更加贴近领域需求 。比如，你可以设计一个报表的 DSL，这个 DSL 只需要描述报表的特征，而不需要描述其实现过程。
  • 采用特定领域的模型、术语，甚至是数学理论 。比如，针对人工智能领域，你完全就可以用张量计算（力学概念）的术语来定义 DSL。

好了，现在我们分析了 SQL 的特点，从而也让你了解了 DSL 的一些共性特点。那么接下来，顺着 MySQL 运行的脉络，我们先来了解一下 MySQL 是如何做词法分析和语法分析的。

三、词法和语法分析

词法分析的代码是在 sql/sql_lex.cc 中，入口是 MYSQLlex() 函数。在 sql/lex.h 中，有一个 symbols[]数组，它定义了各类关键字、操作符。

MySQL 的词法分析器也是手写的，这给算法提供了一定的灵活性 。比如，SQL 语句中，Token 的解析是跟当前使用的字符集有关的。使用不同的字符集，词法分析器所占用的字节数是不一样的，判断合法字符的依据也是不同的。而字符集信息，取决于当前的系统的配置。词法分析器可以根据这些配置信息，正确地解析标识符和字符串。

MySQL 的语法分析器 是用 bison 工具生成的，bison 是一个语法分析器生成工具，它是GNU 版本的 yacc 。bison 支持的语法分析算法是 LALR 算法，而 LALR 是 LR 算法家族中的一员，它能够支持大部分常见的语法规则。bison 的规则文件是 sql/sql_yacc.yy，经过编译后会生成 sql/sql_yacc.cc 文件。

sql_yacc.yy 中，用你熟悉的 EBNF 格式定义了 MySQL 的语法规则。我节选了与 select语句有关的规则，如下所示，从中你可以体会一下，SQL 语句的语法是怎样被一层一层定义出来的：

 select_stmt:
    query_expression
    |...
    |select_stmt_with_into
    ;
    query_expression:
    query_expression_bodyopt_order_clauseopt_limit_clause
    |with_clausequery_expression_bodyopt_order_clauseopt_limit_clause
    |...
    ;
query_expression_body:
    query_primary
    |query_expression_bodyUNION_SYMunion_optionquery_primary
    |...
    ;
query_primary:
    query_specification
    |table_value_constructor
    |explicit_table
    ;
query_specification:
    ...
    |SELECT_SYM    /*select关键字*/    select_options    /*distinct等选项*/    select_itemlist    /*select项列表*/    opt_from_clauseopt    /*可选：from子句*/    opt_where_clauseopt    /*可选：where子句*/    opt_group_clauseopt    /*可选：group子句*/    opt_having_clauseopt    /*可选：having子句*/    opt_window_clause    /*可选：window子句*/    ;

其中，query_expression 就是一个最基础的 select 语句，它包含了 SELECT 关键字、字段列表、from 子句、where 子句等。

你可以看一下 select_options、opt_from_clause 和其他几个以 opt 开头的规则，它们都是 SQL 语句的组成部分。opt 是可选的意思，也就是它的产生式可能产生ε。

 opt_from_clause:
        /*Empty.*/    |from_clause
    ;

另外，你还可以看一下表达式部分的语法。在 MySQL 编译器当中，对于二元运算，你可以大胆地写成左递归的文法。因为它的语法分析的算法用的是 LALR，这个算法能够自动处理左递归。

一般研究表达式的时候，我们总是会关注编译器是如何处理结合性和优先级的。那么，bison 是如何处理的呢？

原来，bison 里面有专门的规则，可以规定运算符的优先级和结合性。在 sql_yacc.yy 中，你会看到如下所示的规则片段：

你可以看一下 bit_expr 的产生式，它其实完全把加减乘数等运算符并列就行了。

 bit_expr:
...
    |bit_expr'+'bit_expr%prec'+'
    |bit_expr'-'bit_expr%prec'-'
    |bit_expr'*'bit_expr%prec'*'
    |bit_expr'/'bit_expr%prec'/'
    ...
    |simple_expr

如果你只是用到加减乘除的运算，那就可以不用在产生式的后面加 %prec 这个标记。但由于加减乘除这几个还可以用在其他地方，比如“-a”可以用来表示把 a 取负值；减号可以用在一元表达式当中，这会比用在二元表达式中有更高的优先级。也就是说，为了区分同一个 Token 在不同上下文中的优先级，我们可以用 %prec，来说明该优先级是上下文依赖的。

好了，在了解了词法分析器和语法分析器以后，我们接着来跟踪一下 MySQL 的执行，看看编译器所生成的解析树和 AST 是什么样子的。

在 sql_class.cc 的 sql_parser() 方法中，编译器执行完解析程序之后，会返回解析树的根节点 root，在 GDB 中通过 p 命令，可以逐步打印出整个解析树。你会看到，它的根节点是一个 PT_select_stmt 指针（见图 3）。

解析树的节点是在语法规则中规定的，这是一些 C++ 的代码，它们会嵌入到语法规则中去。

下面展示的这个语法规则就表明，编译器在解析完 query_expression 规则以后，要创建一个 PT_query_expression 的节点，其构造函数的参数分别是三个子规则所形成的节点。对于 query_expression_body 和 query_primary 这两个规则，它们会直接把子节点返回，因为它们都只有一个子节点。这样就会简化解析树，让它更像一棵 AST。

 query_expression:
    query_expression_body
    opt_order_clause
    opt_limit_clause
    {
        $$=NEW_PTNPT_query_expression($,$2,$3);    /*创建节点*/    }
    |...
query_expression_body:
    query_primary
    {
        $$=$;  /*直接返回query_primary的节点*/    }
    |...
query_primary:
    query_specification
    {
        $$=$;  /*直接返回query_specification的节点*/    }
    |...

最后，对于“select first_name, last_name from employees”这样一个简单的 SQL 语句，它所形成的解析树如下：

图 3：示例 SQL 解析后生成的解析树

而对于“select 2 + 3”这样一个做表达式计算的 SQL 语句，所形成的解析树如下。你会看到，它跟普通的高级语言的表达式的 AST 很相似：

图 4：“select 2 + 3”对应的解析树

图 4 中的 PT_query_expression 等类，就是解析树的节点，它们都是 Parse_tree_node的子类（PT 是 Parse Tree 的缩写）。这些类主要定义在 sql/parse_tree_nodes.h 和parse_tree_items.h 文件中。

其中，Item 代表了与“值”有关的节点，它的子类能够用于表示字段、常量和表达式等。你可以通过 Item 的 val_int()、val_str() 等方法获取它的值。

图 5：解析树的树节点（部分）

由于 SQL 是一个个单独的语句，所以 select、insert、update 等语句，它们都各自有不同的根节点，都是 Parse_tree_root 的子类。

图 6：解析树的根节点

好了，现在你就已经了解了 SQL 的解析过程和它所生成的 AST 了。前面我说过，MySQL采用的是 LALR 算法，因此我们可以借助 MySQL 编译器，来加深一下对 LR 算法家族的理解。

四、重温LR算法

你在阅读 yacc.yy 文件的时候，在注释里，你会发现如何跟踪语法分析器的执行过程的一些信息。

你可以用下面的命令，带上“-debug”参数，来启动 MySQL 服务器：

 mysqld --debug="d,parser_debug"

然后，你可以通过客户端执行一个简单的 SQL 语句：“select 2+3*5”。在终端，会输出语法分析的过程。这里我截取了一部分界面，通过这些输出信息，你能看出 LR 算法执行过程中的移进、规约过程，以及工作区内和预读的信息。

我来给你简单地复现一下这个解析过程。

第 1 步，编译器处于状态 0，并且预读了一个 select 关键字 。你已经知道，LR 算法是基于一个 DFA 的。在这里的输出信息中，你能看到某些状态的编号达到了一千多，所以这个DFA 还是比较大的。

第 2 步，把 select 关键字移进工作区，并进入状态 42 。这个时候，编译器已经知道后面跟着的一定是一个 select 语句了，也就是会使用下面的语法规则：

 query_specification:
    ...
    |SELECT_SYM /*select关键字*/    select_options  /*distinct等选项*/    select_item_list    /*select项列表*/    opt_from_clauseopt  /*可选：from子句*/    opt_where_clauseopt /*可选：where子句*/    opt_group_clauseopt /*可选：group子句*/    opt_having_clauseopt    /*可选：having子句*/    opt_window_clause   /*可选：window子句*/    ;

为了给你一个直观的印象，这里我画了 DFA 的局部示意图（做了一定的简化），如下所示。你可以看到，在状态 42，点符号位于“select”关键字之后、select_options 之前。select_options 代表了“distinct”这样的一些关键字，但也有可能为空。

图 7：移进 select 后的 DFA

第 3 步，因为预读到的 Token 是一个数字（NUM），这说明 select_options 产生式一定生成了一个ε，因为 NUM 是在 select_options 的 Follow 集合中 。

这就是 LALR 算法的特点，它不仅会依据预读的信息来做判断，还要依据 Follow 集合中的元素。所以编译器做了一个规约，也就是让 select_options 为空。

也就是，编译器依据“select_options->ε”做了一次规约，并进入了新的状态 920。 注意 ，状态 42 和 920 从 DFA 的角度来看，它们是同一个大状态。而 DFA 中包含了多个小状态，分别代表了不同的规约情况。

图 8：基于“select_options->ε”规约后的 DFA

你还需要注意 ，这个时候，老的状态都被压到了栈里，所以栈里会有 0 和 42 两个状态。栈里的这些状态，其实记录了推导的过程，让我们知道下一步要怎样继续去做推导。

图 9：做完前 3 步之后，栈里的情况

第 4 步，移进 NUM 。这时又进入一个新状态 720。

图 10：移进 NUM 后的 DFA

而旧的状态也会入栈，记录下推导路径：

图 11：移进 NUM 后栈的状态

第 5~8 步，依次依据 NUM_literal->NUM、literal->NUM_literal、simple_expr->literal、bit_expr->simple_expr 这四条产生式做规约 。这时候，编译器预读的 Token是 + 号，所以你会看到，图中的红点停在 + 号前。

图 12：第 8 步之后的 DFA

第 9~10 步，移进 + 号和 NUM 。这个时候，状态又重新回到了 720。这跟第 4 步进入的状态是一样的。

图 13：第 10 步之后的 DFA

而栈里的目前有 5 个状态，记录了完整的推导路径。

图 14：第 10 步之后栈的状态

到这里，其实你就已经了解了 LR 算法做移进和规约的思路了。不过你还可以继续往下研究。由于栈里保留了完整的推导路径，因此 MySQL 编译器最后会依次规约回来，把栈里的元素清空，并且形成一棵完整的 AST。

总结

本文已经带你初步探索了 MySQL 编译 SQL 语句的过程。你需要记住几个关键点：

  • 掌握如何用 GDB 来跟踪 MySQL 的执行的方法 。你要特别注意的是，我给你梳理的那些关键的程序入口，它是你理解 MySQL 运行过程的地图。
  • SQL 语言是 面向关系数据库的一种 DSL，它是声明式的 ，并采用了领域特定的模型和术语，可以为你设计自己的 DSL 提供启发。
  • MySQL 的语法分析器是采用 bison 工具生成的 。这至少说明，语法分析器生成工具是很有用的，连正式的数据库系统都在使用它，所以你也可以大胆地使用它，来提高你的工作效率。我在最后的参考资料中给出了 bison 的手册，希望你能自己阅读一下，做一些简单的练习，掌握 bison 这个工具。
  • 最后， 你一定要知道 LR 算法的运行原理 ，知其所以然，这也会更加有助于你理解和用好工具。

最后把文本的内容给你整理成了一张知识地图，供你参考和复习回顾：

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