對很多開發者來說，資料庫就是個黑盒子，你會寫 sql，會用資料庫，但不知道盒子裡面到底是怎麼一回事兒，這樣你只能機械地去記住別人告訴你的那些優化規則，卻不知道為什麼要遵循這些規則，也就談不上靈活運用。
資料庫的服務端，可以劃分為執行器 (execution engine) 和儲存引擎 (storage engine) 兩部分。
我們通過乙個例子來看一下，執行器是如何來解析執行一條 sql 的。
資料庫收到查詢請求後，需要先解析 sql 語句，把這一串文字解析成便於程式處理的結構化資料:
這個樹太複雜，我只畫了主要的部分，你大致看一下，能理解這個 sql 的語法樹長什麼樣就行了。執行器解析這個 ast 之後，會生成乙個邏輯執行計畫。所謂的執行計畫，可以簡單理解為如何一步一步地執行查詢和計算，最終得到執行結果的乙個分步驟的計畫。這個邏輯執行計畫是這樣的：
和 sql、ast 不同的是，這個邏輯執行計畫已經很像可以執行的程式**了。你看上面這個執行計畫，很像我們程式語言的函式呼叫棧，外層的方法呼叫內層的方法。所以，要理解這個執行計畫，得從內往外看。
最內層的 2 個 logicaltablescan 的含義是，把 users 和 orders 這兩個表的資料都讀出來。
然後拿這兩個表所有資料做乙個 logicaljoin，join 的條件就是第 0 列 (u.id) 等於第 6 列 (o.user_id)。
然後再執行乙個 logicalfilter 過濾器，過濾條件是第 0 列 (u.id) 大於 50。
最後，做乙個 logicalproject 投影，只保留第 0(user_id)、1(user_name)、5(order_id) 三列。這裡「投影 (project)」的意思是，把不需要的列過濾掉。
把這個邏輯執行計畫翻譯成**，然後按照順序執行，就可以正確地查詢出資料了。但是，按照上面那個執行計畫，需要執行 2 個全表掃瞄，然後再把 2 個表的所有資料做乙個 join 操作，這個效能是非常非常差的。
優化的總體思路是，在執行計畫中，盡早地減少必須處理的資料量。也就是說，盡量在執行計畫的最內層減少需要處理的資料量。看一下簡單優化後的邏輯執行計畫：
對比原始的邏輯執行計畫，這裡我們做了兩點簡單的優化：
到這裡，執行器只是在邏輯層面分析 sql，優化查詢的執行邏輯，我們執行計畫中操作的資料，仍然是表、行和列。在資料庫中，表、行、列都是邏輯概念，所以，這個執行計畫叫「邏輯執行計畫」。執行查詢接下來的部分，就需要涉及到資料庫的物理儲存結構了。
資料真正儲存的時候，無論在磁碟裡，還是在記憶體中，都沒法直接儲存這種帶有行列的二維表。資料庫中的二維表，實際上是怎麼儲存的呢？這就是儲存引擎負責解決的問題，儲存引擎主要功能就是把邏輯的表行列，用合適的物理儲存結構儲存到檔案中。不同的資料庫，它們的物理儲存結構是完全不一樣的，這也是各種資料庫之間巨大效能差距的根本原因。
在 innodb 中，資料表的物理儲存結構是以主鍵為關鍵字的 b+ 樹，每一行資料直接就儲存在 b+ 樹的葉子節點上。比如，上面的訂單表組織成 b+ 樹，是這個樣的：
物理執行計畫同樣可以根據資料的物理儲存結構、是否存在索引以及資料多少等各種因素進行優化。這一塊兒的優化規則同樣是非常複雜的，比如，我們可以把對使用者樹的全樹掃瞄再按照主鍵過濾這兩個步驟，優化為對樹的範圍查詢
最終，按照優化後的物理執行計畫，一步一步地去執行查詢和計算，就可以得到 sql 的查詢結果了。
理解資料庫執行 sql 的過程，以及不同儲存引擎中的資料和索引的物理儲存結構，對於正確使用和優化 sql 非常有幫助:
因為表的每個索引儲存的都是主鍵的值，過長的主鍵會導致每乙個索引都很大。
資料庫在對物理執行計畫優化的時候，評估發現不走索引，直接全表掃瞄是更優的選擇。
SQL如何在資料庫間複製表
方法一 db1 tb1 db2 tb2 選擇db1 到表的列表那裡 選擇tb1表 右鍵 所有任務 資料匯出 下一步 選擇你要匯出的資料庫db1 下一步 選擇你要匯入的資料庫db2 下一步 選擇你要導的表 前面畫勾 tb1，後面對應的是新資料庫的表名tb2 預設是相同表名，可修改 方法二 sql語句 ...
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