执行一句SQL的情况有哪些
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零、数据库驱动
MySQL 驱动在底层帮我们做了对数据库的连接，只有建立了连接了，才能够有后面的交互。
一、数据库连接池
数据库连接池有 Druid、C3P0、DBCP
采用连接池大大节省了不断创建与销毁线程的开销，这就是有名的「池化」思想，不管是线程池还是 HTTP 连接池，都能看到它的身影
二、SQL 接口
MySQL 中处理请求的线程在获取到请求以后获取 SQL 语句去交给 SQL 接口去处理。
三、查询解析器
将 SQL 接口传递过来的 SQL 语句进行解析，翻译成 MySQL 自己能认识的语言。
四、MySQL 查询优化器
MySQL 会依据成本最小原则来选择使用对应的索引
成本 = IO 成本 + CPU 成本
IO成本： 即从磁盘把数据加载到内存的成本，默认情况下，读取数据页的 IO 成本是 1，MySQL 是以页的形式读取数据的，即当用到某个数据时，并不会只读取这个数据，而会把这个数据相邻的数据也一起读到内存中，这就是有名的程序局部性原理，所以 MySQL 每次会读取一整页，一页的成本就是 1。所以 IO 的成本主要和页的大小有关
CPU 成本：将数据读入内存后，还要检测数据是否满足条件和排序等 CPU 操作的成本，显然它与行数有关，默认情况下，检测记录的成本是 0.2。
MySQL 优化器 会计算 「IO 成本 + CPU」 成本最小的那个索引来执行
五、存储引擎
查询优化器会调用存储引擎的接口，去执行 SQL，也就是说真正执行 SQL 的动作是在存储引擎中完成的。
数据是被存放在内存或者是磁盘中的
每次在执行 SQL 的时候都会将其数据加载到内存中，这块内存就是 InnoDB 中一个非常重要的组件：缓冲池 Buffer Pool
六、执行器
执行器最终最根据一系列的执行计划去调用存储引擎的接口去完成 SQL 的执行
七、Buffer Pool
Buffer Pool （缓冲池）是 InnoDB 存储引擎中非常重要的内存结构，起到一个缓存的作用
Buffer Pool 就是我们第一次在查询的时候会将查询的结果存到 Buffer Pool 中，这样后面再有请求的时候就会先从缓冲池中去查询，如果没有再去磁盘中查找，然后在放到 Buffer Pool 中
Buffer Pool中被使用的数据回被加锁。
八、三个日志文件
1、undo 日志文件：记录数据被修改前的样子
作用：利用undo 日志文件完成事务回滚
2、redo 日志文件：记录数据被修改后的样子
redo 记录的是数据修改之后的值，不管事务是否提交都会记录下来
MySQL 为了提高效率，所以将这些操作都先放在内存中去完成，更新后的数据会记录在 redo log buffer 中，然后会在某个时机将其持久化到磁盘中。
3、bin log 日志文件：记录整个操作过程
| 性质 | redo Log | bin Log |
|---|---|---|
| 文件大小 | redo log 的大小是固定的（配置中也可以设置，一般默认的就足够了） | bin log 可通过配置参数max_bin log_size设置每个bin log文件的大小（但是一般不建议修改）。 |
| 实现方式 | redo log是InnoDB引擎层实现的（也就是说是 Innodb 存储引起过独有的） | bin log是 MySQL 层实现的，所有引擎都可以使用 bin log日志 |
| 记录方式 | redo log 采用循环写的方式记录，当写到结尾时，会回到开头循环写日志。 | bin log 通过追加的方式记录，当文件大小大于给定值后，后续的日志会记录到新的文件上 |
| 使用场景 | redo log适用于崩溃恢复(crash-safe)（这一点其实非常类似与 redis 的持久化特征） | bin log适用于主从复制和数据恢复 |
bin log 记录的是整个操作记录（这个对于主从复制具有非常重要的意义）
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当前题目：执行一句SQL的情况有哪些
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