前言
学习一个新知识最好的方式就是上官网，所以我先把官网贴出来 MySQL官网 （点击查阅），如果大家有想了解我没有说到的东西可以直接上官网看哈~目前 MySQL 最新大版本为8.0，但是鉴于目前应用比较多的还是 5.7，所以今天在这里还是针对 5.7 来做讨论。
看了官网关于 MySQL 的介绍之后，我发现一个有趣的事情。在我身边的同事，很多都是把 MySQL 读错了，当然，也是因为大家已经约定俗成了，所以我卖的关子是，MySQL 大家一般会都成 my sequel，但是在官网上读法是这样的[ My Ess Que Ell ]，即把 s q l 分开来读。当然这个不重要啦，这里只是跟大家唠嗑一下哈哈~想验证的伙伴可以点击这个What is MySQL?
下面开始进入正题：
下面是 MySQL 的发展过程，目前的系统基本上都是分布式微服务的了，由于支持事务的特性，所以 innodb 为默认的存储引擎，也是我们今天课程的主角。（MyISAM 和 Innodb 的区别在此不做赘述，想了解 MySQL 的引擎可至 MySQL 引擎链接查阅。
接下来我们会以这张脑图的一些知识点展开来讲，但是由于文章篇幅有限，有些点可能只会一笔带过，有兴趣的小伙伴可以到我的公众号下与我留言讨论。
我们今天的重点，在于将 MySQL 语句的执行流程给大家梳理一遍（如果文章哪里有疏漏的话，尽请大家批评指正）。
正文一条查询语句是如何执行的
查询语句的执行分为以下几步：
查询缓存解析器生成解析树预处理再次生成解析树查询优化器查询执行计划查询执行引擎查询数据返回结果查询缓存通过如下语句可查看缓存开关情况（默认关闭）：
show variables like 'query_cache%';
在 MySQL 中默认是关闭的，官方也建议关闭，将缓存交托给第三方如 redis 处理，为啥：
查询缓存的失效特表频繁，对一个表的更新都会失效这个表所有的查询缓存，对于更新频繁的表命中率太低MySQL 8.0 直接删除查询缓存解析器生成解析树1.语法解析
语法解析是解析你的语句是不是满足 MySQL 语法标准，如果不对则会 ：
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax … 关于错误码在官网有说明
2.词法解析
关于解析完生成的解析树类似下图，我以’select name from user_info where sex=1 and age>20’为例：
语义解析，在语法及词法解析完之后，进行预处理之后再次生成解析树。
查询优化器在这一步将前面生成的解析树优化成一个执行计划。
在这步做的事情主要有：
选择最合适的索引；选择表扫还是走索引；选择表关联顺序；优化 where 子句；排除管理中无用表；决定 order by 和 group by 是否走索引；尝试使用 inner join 替换 outer join；简化子查询，决定结果缓存；合并试图；顺便提一下，optimizer_trace 优化器追踪器，在 MySQL 中是默认关闭的（毕竟开启也会消耗性能嘛对吧），可以使用 set 语句修改一下 optimizer_trace的开关,感受一下：
set optimizer_trace='enabled=on '
先查询优化器追踪的开关：
show variables like 'optimizer_trace%';
执行完一条语句之后执行下面语句查看优化器追踪：
select * from information_schema.optimizer_trace\G
可以看到一个 json 类型的字符串，主要是语句优化的三个阶段，篇幅有限，这里不展开，对照着看应该可以看懂。
查询最后一次查询的消耗，用以比较开销：
show status like 'Last_query_cost';
在这一步选择开销最小的计划执行
查询执行引擎这里执行器会先对权限做一个判断，如果有权限，才会执行以下步骤，否则跑出权限异常：
调用 Innodb 引擎接口获取这个表的第一行，判断ID是否为10，如果不是跳过，如果是则存在结果集中；引擎执行下一行，重复判断相同的逻辑，直到最后一行；最后将满足结果的结果集返回；对于有索引的表也差不多,第一次是调用满足结果的第一行接口, 下来是查找满足结果的下一行接口查询数据返回结果将查询数据的结果返回给查询的客户端，如果有缓存则返回缓存（前面已经说了默认关闭），可以说就大功告成了哈哈哈哈，真是曲折。
总结经过上面一系列的梳理，相信大家对 MySQL 查询语句的流程也有了一个大致的了解，下面是针对查询语句的流程做的一张图，方便大家记忆理解：
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42669785/article/details/104107328
