第一步：应用程序把查询SQL语句发送给服务器端执行。

我们在数据库层执行SQL语句时，应用程序会连接到相应的数据库服务器，把SQL语句发送给服务器处理。

第二步：查询缓存

服务器在解析一个查询语句之前，如果查询缓存是打开的（MySQL默认打开，可以使用have_query_cache查看），在接收到查询请求后，并不会直接去数据库查询，而是在数据库的查询缓存中找是否有相对应的查询数据（某条给定的查询语句在第一次执行时，服务器会缓存这条查询语句和他返回的结果。），如果存在，那么在返回查询结果之前，MySQL会检查一次用户权限。这仍然无需解析查询SQL语句，因为查询缓存中已经存放了当前查询需要访问的表信息。如果权限没有问题，则直接从缓存中拿到结果并返回给客户端。这种情况下，查询不会被解析，不用生成执行计划，不会被执行。而其中是否命中缓存是将此查询语句和缓存中的查询语句进行比对，如果完全相同，那就认为它们是相同的，就认为命中缓存了。

第三步：查询优化处理，生成执行计划

接下来服务器会将一个SQL转换成一个执行计划，而这个阶段包括：解析SQL、预处理、优化SQL执行计划，其中任何一个阶段出错都会导致查询进行不下去。

解析SQL：Mysql通过将SQL语句进行解析，并生成一棵对应的解析树。MySQL解析器将使用MySQL语法规则验证和解析查询，如将验证是否使用错误的关键字，或者关键字的顺序是否正确。

预处理：预处理器根据一些Mysql规则进一步检查解析树是否合法，如数据表和数据列是否存在，解析列名和别名，是否有歧义。接下来预处理器会验证用户权限。查看用户是否有相应的操作权限。

优化SQL：优化器将SQL语句转化成执行计划，一条查询可以有很多种执行方式，最后都返回相同的结果，最后找到其中最好的执行计划（Mysql使用基于成本的优化器，它将尝试预测一个查询使用某种执行计划的成本，选择其中成本最小的一个）。

第四步：Mysql根据相应的执行计划完成整个查询（此处的执行计划是一个数据结构）

Mysql根据执行计划给出的执行计划给出的指令逐步执行。在此过程中，有大量的操作需要通过调用存储引擎实现的接口完成，这些接口即为“handler API”接口。查询中的每一个表由一个handler的实例表示。（实际上，在优化阶段Mysql就为每一个表创建了一个handelr实例，优化器可以根据这些实例的接口获取表的相关信息，如表的所有列名、索引统计信息等）

第五步：将查询结果返回客户端

如果查询可以缓存，Mysql在这个阶段也会将结果放到查询缓存中。

导致Mysql优化器选择错误的执行计划的原因：

• Mysql的最优可能和你想的最优不一样。你可能希望执行时间最短，但Mysql根据其成本计算得出的最优计划，可能执行时间并不是最短的。
• 优化器有时候可能会无法估算所有的可能的执行计划，导致有可能错误实际上最优的执行计划。
• 执行计划中成本估算不等同于实际执行的成本。如有时候执行计划需要读取更多的页面，但它成本却更小。Mysql层面无法知道哪些页面在内存中，哪些在磁盘上，所以实际执行过程中需要多少次物理I/O无法得知。
• Mysql不会考虑不受其控制的操作的成本，如执行用户自定义的函数的成本。
• 统计信息不准确：Mysql依赖存储引擎提供的统计信息（每个表有多少个页面、数据行和索引的长度、索引的分布等）来估计成本，有的存储引擎提供的信息偏差可能比较大。如InnoDB因为MVCC的架构，并不能维护一个数据表的行数的精确统计信息。

查询结果/语句不会被缓存的情况

• 如果表上有任何锁，对这个表的任何查询语句都是无法被缓存的。
• 查询语句中有一些不确定的数据。如now（）。
• 有用户自定义函数、用户变量不会被缓存。
• 包含任何不确定函数的语句。
• 当查询的结果大于缓存大小时，结果不会被缓存

Mysql能够处理的优化类型（可以做出的优化措施）

• 重新定义关联表的顺序。数据表的关联并不是总按照查询中指定的顺序进行。
• 使用等价转换规则。如移除一些恒成立或恒不成立的判断。
• 可能的表达式转换为常熟表达式
• 提前终止查询。如使用limit。

执行计划

Mysql并不会生成查询字节码来执行查询。Mysql生成查询的一棵指令树，然后通过存储引擎执行完成这棵指令树并返回结果。Mysql关联执行的策略很简单：Mysql对任何关联都执行嵌套循环关联操作，即Mysql先在一个表中循环取出单条数据，然后再嵌套到下一个表中寻找匹配的行，依次下去，直到找到所有表中匹配的行为止。然后根据各个表匹配的行，返回查询中需要各个列。Mysql会尝试在最后一个关联表中找到所有匹配的行，如果最后一个关联表无法找到更多的行以后，Mysql返回到上一层此关联表，看能否找到更多的匹配记录，依次类推迭代执行。所以Mysql的执行计划总是一颗左侧深度优先的树。