如果想深入地学习 mysql ，那么应该从宏观的架构上面着手，这一篇我们学习 mysql 查询语句执行的流程，希望对大家有所帮助！
本篇文章 mysql 版本为 8.0.18
架构图
解析器解析器的作用是对客户端传来的 sql 语句进行以下工作：
语法解析：检查 sql 语句的语法，括号、引号是否闭合等词法解析：把 sql 语句中的关键词、表名、字段名拆分成一个个节点，最终得到一颗解析树
预处理器解析器主要是检查语法词法方面，但是如果语法词法都正确，但是表、字段是不存在的，那么这段 sql 语句也是无法正确执行的。
所以预处理器的作用是：语义解析，判断解析树的语义是否正确，表、字段这些是否存在，预处理后会得到一颗新的解析树。
查询优化器查询优化器结构
在 mysql 中一条 sql 语句的执行方式有多种，虽然最终都会得到相同的结果，但是存在开销上的差异，具体选择哪一种执行方式是由查询优化器来决定的。比如说：
表中有多个索引可以选择，具体选择哪一个索引当我们对多张表进行关联查询时，以哪一张表的数据为基准表查询优化器是基于开销（cost）的优化器，它的工作原理是根据解析树生成的多种执行计划，会评估各种执行方式所需的开销（cost），最终会得到一个开销最小的执行计划作为最终方案。
但是这个开销最小的执行方式不一定是最优的执行方式，比如本该使用索引，却进行了全表扫描等。虽然查询优化器中有《优化》两个字，但是这个优化并不是万能的，很多时候更加需要考虑 sql 语句书写得是否合理。
逻辑查询优化逻辑查询优化主要负责进行一些关系代数对 sql 语句进行优化，从而使 sql 语句执行效率更高
逻辑查询优化我们可以使用几个案例来简单理解
子查询合并
合并前
select * from t1 where a1<10 and ( exists(select a2 from t2 where t2.a2<5 and t2.b2=1) or exists(select a2 from t2 where t2.a2<5 and t2.b2=2));
合并后
select * from t1 where a1<10 and ( exists(select a2 from t2 where t2.a2<5 and (t2.b2=1 or t2.b2=2));
把多个子查询通过合并查询条件而合并查询，把多次连接操作减少为单次表扫描和单次连接
等价谓词重写
像我们熟悉的 like 模糊查询，% 写在条件后面才会进行索引范围查询，其实这是查询优化器的功劳
假设使用的条件都是有建立索引的，重写前
select * from userinfo where name like 'abc%';
重写后
select * from userinfo where name >= 'abc' and name < 'abd';
这就是为什么能进行索引范围查询的答案
条件简化
条件简化也是利用一些等式、代数关系来实现简化
去除表达式中的冗余括号，减少语法分析时产生的and和or 树的层 次，比如 ((a and b) and (c and d)) 简化为 a and b and c and d常量传递，比如 col1 = col2 and col2 = 3 简化为 col1 = 3 and col2 = 3表达式计算，对于一些可直接求解的表达式会转换为最终的计算结果，比如 col1 = 1+2 简化为 col1 = 3物理查询优化物理查询优化主要做的工作是根据 sql 语句分别对多种执行计划进行开销的评估
物理查询优化主要解决以下几个问题：
单表扫描中采用哪种方式是开销最小的（扫描索引+回表 or 全表扫描）
存在表连接的时候使用哪种连接方式是开销最小的
简单了解一下代价评估，代价评估是基于 cpu 代价和 io 代价两个维度的
扫描方式代价评估公式
顺序扫描 n_page * a_page_io_time + n_tuple * a_tuple_cpu_time
索引扫描 c_index + n_page_index * a_page_io_time
上述参数说明如下：
a_page_io_time， 一个数据页加载的io耗时n_page，数据页数量n_tuple，元组数（元组理解为一行数据）a_tuple_cpu_time，一个元组从数据页中解析的cpu耗时c_index，索引的io耗时n_page_index，索引页数量关于索引成本计算可以参考这篇文章：mysql查询为什么选择使用这个索引？——基于mysql 8.0.22索引成本计算
执行计划执行计划是查询优化器的产物，最终会交给存储引擎进行执行。执行计划可以帮助我们得知 mysql 会怎么执行这条 sql 语句。
使用 explain 关键字查看 sql 语句的执行计划，可以得到以下信息：
id：嵌套查询中查询的执行顺序possible_keys：本次查询可能用到的索引key：实际用到的索引rows：得到结果大概要检索多少行数据select_type多表之间的连接类型extra：额外的信息，是否有索引覆盖、索引下推等存储引擎mysql 服务端规定了数据如何存储、如何提取、如何更新的规范，这个规范由存储引擎来实现，不同的存储引擎的实现方式不同，所以不同的存储引擎会呈现其独特的功能和特点。其中最常用的存储引擎是 innodb 和 myisam
简单说说这两款存储引擎的特点
innodb：
支持外键、事务，保证了数据的完整性和一致性支持更细的锁粒度，对锁的控制更好，读写效率更高myisam
不支持事务，只支持行锁，适合数据只读的场景存储引擎方面暂时先不展开，会在其他文章继续穿插他们的对比，以及会详细分析 innodb 更新数据的流程
总结从前，只知道在客户端软件上写下 sql 语句，点击执行，拿到数据
到现在终于了解到一条查询语句传入 mysql 服务端后需要经历这一系列的操作
解析器根据这条 sql 语句的语法、词法进行检查，如果没有错误的话会按关键词拆分成一个个节点，最终形成一棵解析树
预处理器会检查 sql 语句的语义，检查 sql 语句是否有歧义、字段等是否存在，形成一棵新的解析树
查询优化器拿到这个解析树生成的各种执行计划，经过逻辑查询优化、物理查询优化后得到一个开销最小的执行计划
执行引擎拿到这份执行计划调用存储引擎的接口
存储引擎根据执行计划进行数据查询，查询会查询调用操作系统中文件系统的一些接口，完成数据查询，最后返回给客户端
【相关推荐：mysql视频教程】
以上就是mysql学习之聊聊查询语句执行流程的详细内容。