以如下left join查询语句为范例:
select * from t1 left join t2 on t1.c=t2.a ;
以下初始化数据:
1 DROP TABLE IF EXISTS `t1`;
2 CREATE TABLE `t1` (
3 `a` int DEFAULT NULL,
4 `b` varchar(20) DEFAULT NULL
5 )
6 INSERT INTO `t1` VALUES (1, 'a');
7 INSERT INTO `t1` VALUES (1, 'b');
8 INSERT INTO `t1` VALUES (4, 'a');
9 INSERT INTO `t1` VALUES (5, 'a');
10
11 DROP TABLE IF EXISTS `t2`;
12 CREATE TABLE `t2` (
13 `c` int DEFAULT NULL,
14 `d` varchar(20) DEFAULT NULL
15 )
16 INSERT INTO `t2` VALUES (9, 'i');
17 INSERT INTO `t2` VALUES (1, 'i');
18 INSERT INTO `t2` VALUES (2, 'i');
19 INSERT INTO `t2` VALUES (3, 'i');
在sys_yacc.yy
文件内解析t1 left join t2 on t1.c=t2.a;
对应处理位置
1 table_reference outer_join_type table_reference ON_SYM expr
2 {
3 $$= NEW_PTN PT_joined_table_on($1, @2, $2, $3, $5);
4 }
其中outer_join_type对应
1 outer_join_type:
2 LEFT opt_outer JOIN_SYM { $$= JTT_LEFT; }
3 | RIGHT opt_outer JOIN_SYM { $$= JTT_RIGHT; }
入参处理在函数T_joined_table_on
内
从PT_joined_table_on
声明可知其继承PT_joined_table
函数,入参左右表赋值为PT_joined_table
内定义的tr1和tr2
函数PT_joined_table_on
将输入join的左右表加入context内,并调用add_join_on
将on内的条件加入右表,记录后续数据过滤条件。
具体对应执行函数int mysql_execute_command(THD *thd, bool first_level)
,语句解析以及相应参数保存完成后,进入函数int mysql_execute_command(THD *thd, bool first_level)
,此函数内根据前面解析到的命令类型switch (lex->sql_command)
调用对应的处理函数,如当前语句为例查询命令解析为lex->sql_command = SQLCOM_SELECT
则进入函数lex->m_sql_cmd->execute(thd)
;其对应为sql_select.cc
内函数bool Sql_cmd_dml::execute(THD *thd)
。
sql_select.cc
内函数bool Sql_cmd_dml::execute(THD *thd)
函数内主要操作为函数execute_inner
,在函数execute_inner
内首先会对当前的执行优化操作,
Query_expression
的优化器unit->optimize
,此函数中会对该Query_expression
的内的每个查询块query_block
分别先进行优化操作,bool JOIN::optimize()
内会将每个查询块优化生成查询执行计划 ,具体执行函数为函数JOIN::create_access_paths()
内create_root_access_path_for_join()
函数,以当前查询为例在函数create_root_access_path_for_join
内根据参数条件主要调用ConnectJoins
函数ConnectJoins
内调用FindSubstructure
判断是join类型内连接、外连接、半链接等类型FindSubstructure
返回join类型调用相应的函数生成path,当前查询为例执行调用CreateHashJoinAccessPath
生成path。至此查询块query_block
的优化操作和path生成完成,查询块优化操作完成后再执行整体表达式Query_expression
的优化和path的生成,因为目前范例仅为一个查询块,所以当前无需再做整体表达式的优化和path生成。
根据上一步生成的path调用CreateIteratorFromAccessPath
函数生成迭代器,用于循环操作各表数据。
在此函数内会根据path的类型调用生成不同类型的迭代器,以目前范例为例,会调用迭代器类型为HashJoinIterator
在函数execute_inner
内执行完成上述4、5步骤操作后主要继续执行unit->execute(thd)
函数,其对应执行查询表达式函数bool Query_expression::ExecuteIteratorQuery(THD *thd)
Query_expression::ExecuteIteratorQuery
内主要执行m_root_iterator->Init()
,迭代器iterator初始化,当前范例为使用HashJoinIterator
类型迭代器,因此对应执行迭代器函数HashJoinIterator::Init()
m_build_input->Init()
来初始右表table句柄,用于下面函数BuildHashTable()
内读取右表数据以便初始化返回数据存储表hashtable
,值得注意的是BuildHashTable
函数内会根据处理流程调用SetReadingProbeRowState
设置执行状态用于引导后续迭代器iterator执行流程。InitProbeIterator
执行m_probe_input->Init()
初始左表table句柄用于下面函数读取左表数据。m_root_iterator->Read()
函数,以当前查询为范例其对应int HashJoinIterator::Read()
函数,执行过程中根据前面SetReadingProbeRowState
设置的流程状态再选择对应的操作函数,以当前范例则会循环读取左表数据,而在操作函数内也会调用SetReadingProbeRowState
来设置迭代器iterator下一步操作,直至迭代器处理完成,其中在函数Query_expression::ExecuteIteratorQuery
,每次读取一条成功后就会调用send_data操作将结果发送至客户端,直至所有查询结果发送完成。Enjoy GreatSQL :)
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