sql查询原理

❶ 数据库查找的原理是什么

关系型数据库采用结构化查询语言（即sql）来对数据库进行查询，SQL早已获得了各个数据库厂商的支持，成为数据库行业的标准。它能够支持数据库的CRUD（增加、查询、更新、删除）操作，具有非常强大的功能，SQL可以采用类似索引的方法来加快查询操作。

NoSQL数据库使用的是非结构化查询语言（UnQL），它以数据集（像文档）为单位来管理和操作数据。由于它没有一个统一的标准，所以每个数据库厂商提供产品标准是不一样的，NoSQL中的文档Id与关系型表中主键的概念类似，NoSQL数据库采用的数据访问模式相对SQL更简单而精确。

(1)sql查询原理扩展阅读

扩展方式——

当前社会和科学飞速发展，要支持日益增长的数据库存储需求，当然要求数据库有良好的扩展性能，并且要求数据库支持更多数据并发量，扩展方式是NoSQL数据库与关系型数据库差别最大的地方。

NoSQL数据库由于使用的是数据集的存储方式，它的存储方式一定是分布式的，它可以采用横向的方式来开展数据库，也就是可以添加更多数据库服务器到资源池，然后由这些增加的服务器来负担数据量增加的开销。

❷ SQL 语句的查询原理是什么呢 我想了解一下

SQL语言查询最基本的格式就是select...from...where
比如select *
from 学生
where 籍贯='重庆'
就是查询在学生表中籍贯为重庆的所有记录
select后面是要查询的内容
from后是表名
where是过滤条件

由于网络页面的问题 所以看起来格式有点问题

就可以用select * from 学生 where 籍贯='重庆'
不用提行也行

❸ mysql 查询指定日期时间内sql语句实现原理与代码

在数据库教程设计时必须注意时间字段为int(11)这样，保存在数据库的是一个数字型日期时间戳，我们可以用mktime函数求出当前日期的时间戳进行加减就OK了，下面看实例
//一个月
复制代码
代码如下:
$lastMonth
=
mktime(date(‘h'),date(‘i'),date(‘s'),date(‘m')-1,date(‘d'),date(‘y'));
$where
.=
”
dtime
>
$lastMonth”;
//三个月
复制代码
代码如下:
$lastThreeMonth
=
mktime(date(‘h'),date(‘i'),date(‘s'),date(‘m')-3,date(‘d'),date(‘y'));
$where
.=
”
dtime
>
$lastThreeMonth”;
$sql
=
“select
*
from
testtable
”
.$where
/*
原理是:
如果是月份就是当前的月减去你要统计的时间如我要查询数据库中从今天起往前三个月的所有记录,我们的语句如下：mktime(date(‘h'),date(‘i'),date(‘s'),date(‘m')-3,date(‘d'),date(‘y'));
七天内的:mktime(date(‘h'),date(‘i'),date(‘s'),date(‘m'),date(‘d')-7,date(‘y'));
一小时间内的:mktime(date(‘h')-1,date(‘i'),date(‘s'),date(‘m'),date(‘d'),date(‘y'));
上个月第一天:mktime(0,0,0,date(‘m')-1,01,date(‘Y'));
上个月最后一天:mktime(0,0,0,date(‘m'),0,date(‘y'));
本月第一天：这个简单，也就是01了；
本月最后一天：这要用到date函数了，date函数有一个参数t，它就是用来求最后一天的；如：date(‘t')
其它的做法是一样的。

❹ 请问SQL中视图与查询的区别

SQL中视图与查询的区别为：功能不同、归属不同、数据来源不同。

一、功能不同

1、视图：视图可以更新字段内容并返回原表。

2、查询：查询文件中的记录数据不能修改。

二、归属不同

1、视图：视图不是一个独立的文件，它保存在数据库中。

2、查询：查询是一个独立的文件，不属于数据库。

三、数据来源不同

1、视图：视图的数据来源可以是本地数据源，也可以是远程数据源。

2、查询：查询的数据来源只有本地数据源，不能访问远程数据源。

❺ MYSQL关联查询时的原理

select*froma,b,cwherea.code=b.codeanda.code=c.code

select * from a,b,c where a.code=b.code and c.code=c.code (无意义)

select (select id from d where code=c.code) from a,b,c where a.code=b.code and c.code=c.code （无意义）

是不是贴错了。。

❻ SQL语句执行流程与顺序原理解析

SQL语句执行流程与顺序原理解析
Oracle语句执行流程
第一步：客户端把语句发给服务器端执行
当我们在客户端执行SQL语句时，客户端会把这条SQL语句发送给服务器端，让服务器端的进程来处理这语句。也就是说，Oracle 客户端是不会做任何的操作，他的主要任务就是把客户端产生的一些SQL语句发送给服务器端。服务器进程从用户进程把信息接收到后， 在PGA 中就要此进程分配所需内存，存储相关的信息，如：在会话内存存储相关的登录信息等。
虽然在客户端也有一个数据库进程，但是，这个进程的作用跟服务器上的进程作用是不相同的，服务器上的数据库进程才会对SQL 语句进行相关的处理。不过，有个问题需要说明，就是客户端的进程跟服务器的进程是一一对应的。也就是说，在客户端连接上服务器后，在客户端与服务器端都会形成一个进程，客户端上的我们叫做客户端进程，而服务器上的我们叫做服务器进程。
第二步：语句解析
当客户端把SQL语句传送到服务器后，服务器进程会对该语句进行解析。这个解析的工作是在服务器端所进行的，解析动作又可分为很多小动作。
1）查询高速缓存（library cache）
服务器进程在接到客户端传送过来的SQL语句时，不会直接去数据库查询。服务器进程把这个SQL语句的字符转化为ASCII等效数字码，接着这个ASCII码被传递给一个HASH函数，并返回一个hash值，然后服务器进程将到shared pool中的library cache（高速缓存）中去查找是否存在相同的hash值。如果存在，服务器进程将使用这条语句已高速缓存在SHARED POOL的library cache中的已分析过的版本来执行，省去后续的解析工作，这便是软解析。若调整缓存中不存在，则需要进行后面的步骤，这便是硬解析。硬解析通常是昂贵的操作，大约占整个SQL执行的70%左右的时间，硬解析会生成执行树，执行计划，等等。
所以，采用高速数据缓存的话，可以提高SQL 语句的查询效率。其原因有两方面：一方面是从内存中读取数据要比从硬盘中的数据文件中读取数据效率要高，另一方面也是因为避免语句解析而节省了时间。
不过这里要注意一点，这个数据缓存跟有些客户端软件的数据缓存是两码事。有些客户端软件为了提高查询效率，会在应用软件的客户端设置数据缓存。由于这些数据缓存的存在，可以提高客户端应用软件的查询效率。但是，若其他人在服务器进行了相关的修改，由于应用软件数据缓存的存在，导致修改的数据不能及时反映到客户端上。从这也可以看出，应用软件的数据缓存跟数据库服务器的高速数据缓存不是一码事。
2）语句合法性检查（data dict cache）
当在高速缓存中找不到对应的SQL语句时，则服务器进程就会开始检查这条语句的合法性。这里主要是对SQL语句的语法进行检查，看看其是否合乎语法规则。如果服务器进程认为这条SQL语句不符合语法规则的时候，就会把这个错误信息反馈给客户端。在这个语法检查的过程中，不会对SQL语句中所包含的表名、列名等等进行检查，只是检查语法。
3）语言含义检查（data dict cache）
若SQL 语句符合语法上的定义的话，则服务器进程接下去会对语句中涉及的表、索引、视图等对象进行解析，并对照数据字典检查这些对象的名称以及相关结构，看看这些字段、表、视图等是否在数据库中。如果表名与列名不准确的话，则数据库会就会反馈错误信息给客户端。
所以，有时候我们写select语句的时候，若语法与表名或者列名同时写错的话，则系统是先提示说语法错误，等到语法完全正确后再提示说列名或表名错误。
4）获得对象解析锁（control structer）
当语法、语义都正确后，系统就会对我们需要查询的对象加锁。这主要是为了保障数据的一致性，防止我们在查询的过程中，其他用户对这个对象的结构发生改变。
5）数据访问权限的核对（data dict cache）
当语法、语义通过检查之后，客户端还不一定能够取得数据，服务器进程还会检查连接用户是否有这个数据访问的权限。若用户不具有数据访问权限的话，则客户端就不能够取得这些数据。要注意的是数据库服务器进程先检查语法与语义，然后才会检查访问权限。
6）确定最佳执行计划
当语法与语义都没有问题权限也匹配，服务器进程还是不会直接对数据库文件进行查询。服务器进程会根据一定的规则，对这条语句进行优化。在执行计划开发之前会有一步查询转换，如：视图合并、子查询解嵌套、谓语前推及物化视图重写查询等。为了确定采用哪个执行计划，Oracle还需要收集统计信息确定表的访问联结方法等，最终确定可能的最低成本的执行计划。
不过要注意，这个优化是有限的。一般在应用软件开发的过程中，需要对数据库的sql语句进行优化，这个优化的作用要大大地大于服务器进程的自我优化。
当服务器进程的优化器确定这条查询语句的最佳执行计划后， 就会将这条SQL语句与执行计划保存到数据高速缓存（library cache）。如此，等以后还有这个查询时，就会省略以上的语法、语义与权限检查的步骤，而直接执行SQL语句，提高SQL语句处理效率。
第三步：绑定变量赋值
如果SQL语句中使用了绑定变量，扫描绑定变量的声明，给绑定变量赋值，将变量值带入执行计划。若在解析的第一个步骤，SQL在高速缓冲中存在，则直接跳到该步骤。
第四步：语句执行
语句解析只是对SQL语句的语法进行解析，以确保服务器能够知道这条语句到底表达的是什么意思。等到语句解析完成之后，数据库服务器进程才会真正的执行这条SQL语句。
对于SELECT语句：
1）首先服务器进程要判断所需数据是否在db buffer存在，如果存在且可用，则直接获取该数据而不是从数据库文件中去查询数据，同时根据LRU 算法增加其访问计数；
2）若数据不在缓冲区中，则服务器进程将从数据库文件中查询相关数据，并把这些数据放入到数据缓冲区中（buffer cache）。
其中，若数据存在于db buffer，其可用性检查方式为：查看db buffer块的头部是否有事务，如果有事务，则从回滚段中读取数据；如果没有事务，则比较select的scn和db buffer块头部的scn，如果前者小于后者，仍然要从回滚段中读取数据；如果前者大于后者，说明这是一非脏缓存，可以直接读取这个db buffer块的中内容。
对于DML语句（insert、delete、update）：
1）检查所需的数据库是否已经被读取到缓冲区缓存中。如果已经存在缓冲区缓存，则直接执行步骤3；
2）若所需的数据库并不在缓冲区缓存中，则服务器将数据块从数据文件读取到缓冲区缓存中；
3）对想要修改的表取得的数据行锁定（Row Exclusive Lock），之后对所需要修改的数据行取得独占锁；
4）将数据的Redo记录复制到redo log buffer；
5）产生数据修改的undo数据；
6）修改db buffer；
7）dbwr将修改写入数据文件；
其中，第2步，服务器将数据从数据文件读取到db buffer经经历以下步骤：
1）首先服务器进程将在表头部请求TM锁（保证此事务执行过程其他用户不能修改表的结构），如果成功加TM锁，再请求一些行级锁（TX锁），如果TM、TX锁都成功加锁，那么才开始从数据文件读数据。
2）在读数据之前，要先为读取的文件准备好buffer空间。服务器进程需要扫描LRU list寻找free db buffer，扫描的过程中，服务器进程会把发现的所有已经被修改过的db buffer注册到dirty list中。如果free db buffer及非脏数据块缓冲区不足时，会触发dbwr将dirty buffer中指向的缓冲块写入数据文件，并且清洗掉这些缓冲区来腾出空间缓冲新读入的数据。
3）找到了足够的空闲buffer，服务器进程将从数据文件中读入这些行所在的每一个数据块（db block）（DB BLOCK是ORACLE的最小操作单元，即使你想要的数据只是DB BLOCK中很多行中的一行或几行，ORACLE也会把这个DB BLOCK中的所有行都读入Oracle DB BUFFER中）放入db buffer的空闲的区域或者覆盖已被挤出LRU list的非脏数据块缓冲区，并且排列在LRU列表的头部，也就是在数据块放入db buffer之前也是要先申请db buffer中的锁存器，成功加锁后，才能读数据到db buffer。
若数据块已经存在于db buffer cache（有时也称db buffer或db cache），即使在db buffer中找到一个没有事务，而且SCN比自己小的非脏缓存数据块，服务器进程仍然要到表的头部对这条记录申请加锁，加锁成功才能进行后续动作，如果不成功，则要等待前面的进程解锁后才能进行动作（这个时候阻塞是tx锁阻塞）。
在记redo日志时，其具体步骤如下：
1）数据被读入到db buffer后，服务器进程将该语句所影响的并被读入db buffer中的这些行数据的rowid及要更新的原值和新值及scn等信息从PGA逐条的写入redo log buffer中。在写入redo log buffer之前也要事先请求redo log buffer的锁存器，成功加锁后才开始写入。
2）当写入达到redo log buffer大小的三分之一或写入量达到1M或超过三秒后或发生检查点时或者dbwr之前发生，都会触发lgwr进程把redo log buffer的数据写入磁盘上的redo file文件中（这个时候会产生log file sync等待事件）。
3）已经被写入redo file的redo log buffer所持有的锁存器会被释放，并可被后来的写入信息覆盖，redo log buffer是循环使用的。Redo file也是循环使用的，当一个redo file写满后，lgwr进程会自动切换到下一redo file（这个时候可能出现log file switch（check point complete）等待事件）。如果是归档模式，归档进程还要将前一个写满的redo file文件的内容写到归档日志文件中（这个时候可能出现log file switch（archiving needed）。
在为事务建立undo信息时，其具体步骤如下：
1）在完成本事务所有相关的redo log buffer之后，服务器进程开始改写这个db buffer的块头部事务列表并写入scn（一开始scn是写在redo log buffer中的，并未写在db buffer）。
2）然后包含这个块的头部事务列表及scn信息的数据副本放入回滚段中，将这时回滚段中的信息称为数据块的“前映像”，这个“前映像”用于以后的回滚、恢复和一致性读。（回滚段可以存储在专门的回滚表空间中，这个表空间由一个或多个物理文件组成，并专用于回滚表空间，回滚段也可在其它表空间中的数据文件中开辟）。
在修改信息写入数据文件时，其具体步骤如下：
1）改写db buffer块的数据内容，并在块的头部写入回滚段的地址。
2）将db buffer指针放入dirty list。如果一个行数据多次update而未commit，则在回滚段中将会有多个“前映像”，除了第一个“前映像”含有scn信息外，其他每个"前映像"的头部都有scn信息和"前前映像"回滚段地址。一个update只对应一个scn，然后服务器进程将在dirty list中建立一条指向此db buffer块的指针（方便dbwr进程可以找到dirty list的db buffer数据块并写入数据文件中）。接着服务器进程会从数据文件中继续读入第二个数据块，重复前一数据块的动作，数据块的读入、记日志、建立回滚段、修改数据块、放入dirty list。
3）当dirty queue的长度达到阀值（一般是25%），服务器进程将通知dbwr把脏数据写出，就是释放db buffer上的锁存器，腾出更多的free db buffer。前面一直都是在说明oracle一次读一个数据块，其实oracle可以一次读入多个数据块（db_file_multiblock_read_count来设置一次读入块的个数）
当执行commit时，具体步骤如下：
1）commit触发lgwr进程，但不强制dbwr立即释放所有相应db buffer块的锁。也就是说有可能虽然已经commit了，但在随后的一段时间内dbwr还在写这条sql语句所涉及的数据块。表头部的行锁并不在commit之后立即释放，而是要等dbwr进程完成之后才释放，这就可能会出现一个用户请求另一用户已经commit的资源不成功的现象。
2）从Commit和dbwr进程结束之间的时间很短，如果恰巧在commit之后，dbwr未结束之前断电，因为commit之后的数据已经属于数据文件的内容，但这部分文件没有完全写入到数据文件中。所以需要前滚。由于commit已经触发lgwr，这些所有未来得及写入数据文件的更改会在实例重启后，由smon进程根据重做日志文件来前滚，完成之前commit未完成的工作（即把更改写入数据文件）。
3）如果未commit就断电了，因为数据已经在db buffer更改了，没有commit，说明这部分数据不属于数据文件。由于dbwr之前触发lgwr也就是只要数据更改，（肯定要先有log）所有dbwr在数据文件上的修改都会被先一步记入重做日志文件，实例重启后，SMON进程再根据重做日志文件来回滚。
其实smon的前滚回滚是根据检查点来完成的，当一个全部检查点发生的时候，首先让LGWR进程将redologbuffer中的所有缓冲（包含未提交的重做信息）写入重做日志文件，然后让dbwr进程将dbbuffer已提交的缓冲写入数据文件（不强制写未提交的）。然后更新控制文件和数据文件头部的SCN，表明当前数据库是一致的，在相邻的两个检查点之间有很多事务，有提交和未提交的。
当执行rollback时，具体步骤如下：
服务器进程会根据数据文件块和db buffer中块的头部的事务列表和SCN以及回滚段地址找到回滚段中相应的修改前的副本，并且用这些原值来还原当前数据文件中已修改但未提交的改变。如果有多个”前映像“，服务器进程会在一个“前映像”的头部找到“前前映像”的回滚段地址，一直找到同一事务下的最早的一个“前映像”为止。一旦发出了commit，用户就不能rollback，这使得commit后dbwr进程还没有全部完成的后续动作得到了保障。
第五步：提取数据
当语句执行完成之后，查询到的数据还是在服务器进程中，还没有被传送到客户端的用户进程。所以，在服务器端的进程中，有一个专门负责数据提取的一段代码。他的作用就是把查询到的数据结果返回给用户端进程，从而完成整个查询动作。
从这整个查询处理过程中，我们在数据库开发或者应用软件开发过程中，需要注意以下几点：
一是要了解数据库缓存跟应用软件缓存是两码事情。数据库缓存只有在数据库服务器端才存在，在客户端是不存在的。只有如此，才能够保证数据库缓存中的内容跟数据库文件的内容一致。才能够根据相关的规则，防止数据脏读、错读的发生。而应用软件所涉及的数据缓存，由于跟数据库缓存不是一码事情，所以，应用软件的数据缓存虽然可以提高数据的查询效率，但是，却打破了数据一致性的要求，有时候会发生脏读、错读等情况的发生。所以，有时候，在应用软件上有专门一个功能，用来在必要的时候清除数据缓存。不过，这个数据缓存的清除，也只是清除本机上的数据缓存，或者说，只是清除这个应用程序的数据缓存，而不会清除数据库的数据缓存。
二是绝大部分SQL语句都是按照这个处理过程处理的。我们DBA或者基于Oracle数据库的开发人员了解这些语句的处理过程，对于我们进行涉及到SQL语句的开发与调试，是非常有帮助的。有时候，掌握这些处理原则，可以减少我们排错的时间。特别要注意，数据库是把数据查询权限的审查放在语法语义的后面进行检查的。所以，有时会若光用数据库的权限控制原则，可能还不能满足应用软件权限控制的需要。此时，就需要应用软件的前台设置，实现权限管理的要求。而且，有时应用数据库的权限管理，也有点显得繁琐，会增加服务器处理的工作量。因此，对于记录、字段等的查询权限控制，大部分程序涉及人员喜欢在应用程序中实现，而不是在数据库上实现。
Oracle SQL语句执行顺序
(8)SELECT (9) DISTINCT (11) <select_list>
(1) FROM <left_table>
(3) <join_type> JOIN <right_table>
(2) ON <join_condition>
(4) WHERE <where_condition>
(5) GROUP BY <group_by_list>
(6) WITH {CUBE | ROLLUP}
(7) HAVING <having_condition>
(10) ORDER BY <order_by_list>
1）FROM：对FROM子句中的表执行笛卡尔积(交叉联接)，生成虚拟表VT1。
2）ON：对VT1应用ON筛选器，只有那些使为真才被插入到TV2。
3）OUTER (JOIN):如果指定了OUTER JOIN(相对于CROSS JOIN或INNER JOIN)，保留表中未找到匹配的行将作为外部行添加到VT2，生成TV3。如果FROM子句包含两个以上的表，则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1到步骤3，直到处理完所有的表位置。
4）WHERE：对TV3应用WHERE筛选器，只有使为true的行才插入TV4。
5）GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表对TV4中的行进行分组，生成TV5。
6）CUTE|ROLLUP：把超组插入VT5，生成VT6。
7）HAVING：对VT6应用HAVING筛选器，只有使为true的组插入到VT7。
8）SELECT：处理SELECT列表，产生VT8。
9）DISTINCT：将重复的行从VT8中删除，产品VT9。
10）ORDER BY：将VT9中的行按ORDER BY子句中的列列表顺序，生成一个游标(VC10)，生成表TV11，并返回给调用者。
以上每个步骤都会产生一个虚拟表，该虚拟表被用作下一个步骤的输入。这些虚拟表对调用者(客户端应用程序或者外部查询)不可用。只有最后一步生成的表才会会给调用者。如果没有在查询中指定某一个子句，将跳过相应的步骤。

❼ Mysql的工作原理是什么

Mysql工作原理图

Mysql是由SQL接口，解析器，优化器，缓存，存储引擎组成的。

mysql原理图各个组件说明：

1. connectors

与其他编程语言中的sql语句进行交互，如php、java等。

2. Management Serveices & Utilities

系统管理和控制工具

3. Connection Pool (连接池)

管理缓冲用户连接，线程处理等需要缓存的需求

4. SQL Interface (SQL接口)

接受用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果。比如select from就是调用SQL Interface

5. Parser（解析器）

SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。

主要功能：

a .将SQL语句分解成数据结构，并将这个结构传递到后续步骤，后面SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的

b. 如果在分解构成中遇到错误，那么就说明这个sql语句是不合理的，语句将不会继续执行下去

6. Optimizer (查询优化器)

SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化(产生多种执行计划,最终数据库会选择最优化的方案去执行,尽快返会结果)他使用的是“选取-投影-联接”策略进行查询。

用一个例子就可以理解：select uid,name from user where gender = 1;

这个select查询先根据where语句进行选取，而不是先将表全部查询出来以后再进行gender过滤

这个select查询先根据uid和name进行属性投影，而不是将属性全部取出以后再进行过滤

将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果.

7. Cache和Buffer (查询缓存)

如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。

这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存，记录缓存，key缓存，权限缓存等

8.Engine (存储引擎)

存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统。也是Mysql最具有特色的一个地方。

Mysql的存储引擎是插件式的。它根据MySql AB公司提供的文件访问层的一个抽象接口来定制一种文件访问机制（这种访问机制就叫存储引擎）

SQL语句执行过程

数据库通常不会被直接使用，而是由其他编程语言通过SQL语句调用mysql，由mysql处理并返回执行结果。那么Mysql接受到SQL语句后，又是如何处理

首先程序的请求会通过mysql的connectors与其进行交互，请求到处后，会暂时存放在连接池（connection pool)中并由处理器（Management Serveices & Utilities）管理。当该请求从等待队列进入到处理队列，管理器会将该请求丢给SQL接口（SQL Interface）。SQL接口接收到请求后，它会将请求进行hash处理并与缓存中的结果进行对比，如果完全匹配则通过缓存直接返回处理结果；否则，需要完整的走一趟流程：

(1)由SQL接口丢给后面的解释器（Parser），解释器会判断SQL语句正确与否，若正确则将其转化为数据结构。

(2)解释器处理完，便来到后面的优化器（Optimizer），它会产生多种执行计划,最终数据库会选择最优化的方案去执行,尽快返会结果。

(3)确定最优执行计划后，SQL语句此时便可以交由存储引擎（Engine）处理，存储引擎将会到后端的存储设备中取得相应的数据，并原路返回给程序。

注意点

(1)如何缓存查询数据

存储引擎处理完数据，并将其返回给程序的同时，它还会将一份数据保留在缓存中，以便更快速的处理下一次相同的请求。具体情况是，mysql会将查询的语句、执行结果等进行hash，并保留在cache中，等待下次查询。

(2)buffer与cache的区别

从mysql原理图可以看到，缓存那里实际上有buffer和cache两个，那它们之间的区别：简单的说就是，buffer是写缓存，cache是读缓存。

(3)如何判断缓存中是否已缓存需要的数据

这里可能有一个误区，觉得处理SQL语句的时候，为了判断是否已缓存查询结果，会将整个流程走一遍，取得执行结果后再与需要的进行对比，看看是否命中，并以此说，既然不管缓存中有没有缓存到查询内容，都要整个流程走一遍，那缓存的优势在哪？

其实并不是这样，在第一次查询后，mysql便将查询语句以及查询结果进行hash处理并保留在缓存中，SQL查询到达之后，对其进行同样的hash处理后，将两个hash值进行对照，如果一样，则命中，从缓存中返回查询结果；否则，需要整个流程走一遍。