为了理解这个问题，我们先从Mysql的架构说起。对于Mysql来说，大致可以分为三层。第一层作为客户端与服务端的连接，连接器负责处理与客户端的连接，以及一些权限认证等。比如客户端连接Mysql服务器的一般用户名和密码，以及对数据库表的执行权限。第二层是核心层。基本上Mysql的大部分核心功能都在这一层，包括查询缓存、解析器、优化器等，比如SQL的解析、优化、索引选择，最后生成执行计划。第三层是存储引擎。Mysql直接调用存储引擎API，通过执行引擎查询数据库中的数据。通过Mysql的层级结构，我们首先可以清楚的了解一条SQL的大概执行流程。首先，客户端向服务器发送建立连接的请求。服务器首先检查querycache是??否命中，命中直接返回，否则继续执行。然后来到解析器，进行语法分析，检查一些系统关键字，检查语法是否合规。然后优化器进行SQL优化，比如如何选择索引，然后生成执行计划。最后执行引擎调用存储引擎API查询数据并返回结果。这是一个很一般的SQL执行过程。接下来，我们将详细描述每个步骤。Querycache如果你看Mysql的官方文档就会知道querycache在5.7.20版本已经被弃用，8.0版本已经被删除。为什么要删，可能是觉得太鸡肋了。我们可以使用命令查看查询缓存是否可用。mysql>显示像'have_query_cache'这样的变量；+--------------------+--------+|变量名|值|+------------------+------+|有_query_cache|YES|+----------------+-------+另外querycache还有一些核心参数。更具体的说明请参考官方文档。query_cache_type：是否启用查询缓存，值为0\1\2，分别对应OFF\ON\DEMAND，ON表示启用查询缓存，但可以通过SELECTSQL_NO_CACHE手动禁用，DEMAND表示只缓存以SELECTSQL_CACHE开头的SQL语句。query_cache_limit：缓存结果大小限制，如果查询结果超过大小，则不缓存，默认为1M大小。query_cache_size：查询缓存分配的内存大小，为1024的整数倍。query_cache_min_res_unit：查询缓存分配内存块的最小单位，默认为4KB。这是为查询缓存分配内存的基本单位。即使查询数据只有1个字节，也会按照最小内存单元大小分配内存空间。SQL解析前，系统会判断查询缓存是否开启。如果启用，缓存中的查询将与传入的查询进行比较。如果完全相同，则直接从缓存中返回。但是需要注意的是，无论大小写、空格还是注释，都会影响缓存命中结果，也就是说必须完全一样！比如下面SQL的大小写不一样，空格太多，就无法命中querycache。从用户中选择*；从用户中选择*；从用户中选择*；parser&preprocessor如果查询缓存未命中，就会进入正常的SQL执行环节。首先，就像我们正常的业务开发一样，第一步是验证参数的规则。Mysql也是如此。解析器将进行词法和语法分析，并根据语法规则对SQL进行验证。比如关键词是否使用正确，或者关键词的顺序是否正确。例如，如果将select写为selct，将orderby写为byorder。如果验证通过，则生成“解析树”。然后预处理器就是根据合法规则进一步验证生成的解析树，比如表名和列名是否存在等等。优化器如果说解析器和预处理器是我们业务逻辑的预验证环节，那么优化器就是真正处理业务逻辑的地方。一条查询SQL可以有N种执行方式。优化器的最终目标是找到最好的执行计划，交给执行引擎执行。但是在实际使用中，我们经常会发现Mysql经常会选择错误的索引。我明明有一个更快的索引，但它没有使用它，这导致查询速度变慢。这是因为Mysql的优化器是基于代价模型的优化器。它只是根据已有的成本计算公式，选择成本最低的执行方式。这种执行方式可能不是最快的，但大多数时候都是这样，优化器的选择比我们自己的更准确。总的来说，这个优化过程过于复杂，流程大致如下图所示。更详细的内容可以参考本书《数据库查询优化器的艺术原理解析与SQL性能》（懒得看，吐槽）。执行引擎的大部分核心任务都已由优化器处理。最后，执行引擎只需要查询数据，并根据生成的执行计划返回即可。这一步比较简单。执行引擎只需要根据执行计划的指令调用存储引擎的API即可。当然，如果这一步可以缓存查询结果，那么在这个阶段就可以缓存查询结果，然后再将结果返回给客户端。总结一张图顶一千字。
