MySQL查询语句执行流程是什么

时间：2026-01-26 14:21:16

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

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

相关知识

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