MySQL 执行一条查询 SQL 的流程分为 “客户端与服务器交互、服务器层处理、存储引擎层处理” 三个阶段，核心涉及连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器、存储引擎等组件，具体流程如下：

1. 阶段 1：客户端与服务器建立连接（连接器）

• 客户端通过 TCP/IP 协议与 MySQL 服务器建立连接，连接器验证用户名、密码（如root用户的密码），并分配权限（如该用户是否有查询某表的权限）；
• 连接建立后，若客户端长时间无操作，连接器会自动断开连接（默认超时时间由wait_timeout参数控制，默认 8 小时）；
• 核心作用：身份验证、权限分配、维持连接。

2. 阶段 2：查询缓存（MySQL 8.0 已移除）

• 若 MySQL 开启查询缓存（query_cache_type=ON），服务器会先检查查询 SQL 是否在缓存中（缓存以 “SQL 语句” 为 key，查询结果为 value）；
• 若缓存命中（SQL 完全一致，区分大小写和空格），直接返回缓存结果，跳过后续分析、优化步骤；
• 若缓存未命中，继续执行后续流程；
• 核心问题：查询缓存失效频繁（如表数据更新时，该表的所有缓存都会失效），MySQL 8.0 已移除该功能，推荐用 Redis 实现应用层缓存。

3. 阶段 3：SQL 解析（分析器）

• 词法分析：将 SQL 语句拆分为 “Token”（如关键字SELECT、表名user、字段名name、条件age>20）；
• 语法分析：根据 MySQL 语法规则，检查 SQL 语句的合法性（如SELECT是否拼写错误、WHERE子句是否缺少条件），生成 “抽象语法树（AST）”；
• 核心作用：验证 SQL 语法正确性，将 SQL 转换为机器可识别的语法结构。

4. 阶段 4：SQL 优化（优化器）

• 优化器的核心作用：在多个执行方案中选择 “成本最低” 的方案（成本包括 CPU 消耗、IO 消耗等）；
• 主要优化操作：
  • 选择索引：根据表统计信息（如索引 cardinality、数据分布），选择最优索引（如选择idx_age而非全表扫描）；
  • 调整关联顺序：多表关联时，选择小表作为驱动表（如user表和order表关联，选择行数少的表作为驱动表）；
  • 简化表达式：如1+2=3优化为3，WHERE id=1 AND id=2优化为WHERE 1=2（恒假条件）；
  • 改写 SQL：如IN (1,2,3)改写为OR条件，LEFT JOIN优化为INNER JOIN（若条件允许）；
• 输出结果：生成 “执行计划”（可通过EXPLAIN命令查看，包含索引选择、关联顺序、扫描行数等信息）。

5. 阶段 5：SQL 执行（执行器）

• 执行器根据执行计划，调用存储引擎（如 InnoDB）的 API 执行查询：
  • 权限校验：再次校验用户是否有查询表字段的权限（避免优化器阶段权限变更）；
  • 数据读取：根据执行计划，通过存储引擎读取数据（如通过索引idx_age定位age>20的行，逐行返回）；
  • 结果处理：将读取的数据按 SQL 要求过滤、排序（ORDER BY）、分页（LIMIT），最终生成结果集；
• 核心作用：协调存储引擎执行查询，处理结果集。

6. 阶段 6：存储引擎层处理（如 InnoDB）

• 存储引擎负责数据的物理存储和读取，接收执行器的指令（如 “读取user表中age>20的行”）；
• 若使用索引查询，InnoDB 通过聚簇索引或非聚簇索引定位数据（非聚簇索引需回表查询完整行数据）；
• 若未使用索引，InnoDB 执行全表扫描（逐行读取数据，判断是否满足条件）；
• 核心作用：提供数据的物理存储、索引访问、事务支持等底层能力。

总结流程

客户端连接 → （查询缓存，已移除） → 解析 SQL（分析器） → 优化 SQL（优化器） → 执行 SQL（执行器） → 存储引擎读取数据 → 返回结果集。