1. MySQL 的逻辑架构图

• MySQL 架构主要分为 Server 层和存储引擎层。
• Server 层集成了连接器、查询缓存、分析器、优化器和执行器等核心组件，负责提供诸如日期、时间、数学和加密等内置函数，以及实现存储过程、触发器、视图等跨存储引擎的功能。
• 存储引擎层则负责数据的实际存储与提取，采用插件式设计，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多种引擎，其中 InnoDB 自 MySQL 5.5.5 版本起成为默认存储引擎。

2. SQL 查询语句执行详解

2.1. 连接器：建立连接的关键环节

客户端通过如下命令发起数据库连接请求。

mysql -h$ip -P$port -u$user -p

完成 TCP 握手后，连接器依据输入的用户名和密码进行身份验证。

若用户名或密码错误，系统会立即返回 “Access denied for user” 错误，连接随即终止。若认证成功，连接器会从权限表中检索该用户的权限信息，并在后续该连接的操作中以此为依据进行权限判定。即便管理员在用户建立连接后修改了其权限，已有的连接权限也不受影响，新权限仅对新建立的连接生效。

连接成功后，若客户端长时间无操作，此连接便进入空闲状态，可使用 show processlist 命令查看，其中 Command 列为 “Sleep” 的记录即表示空闲连接。

若空闲时长超过 wait_timeout（默认 8 小时），连接器会自动断开连接。此时若客户端再次发送请求，会收到 “Lost connection to MySQL server during query” 错误提示，需重新连接并执行操作。

在实际应用场景中，由于建立连接的过程相对复杂，会消耗一定资源，因此建议尽量减少连接的建立次数，优先采用长连接。但长连接可能引发内存问题，因为 MySQL 在执行过程中临时使用的内存由连接对象管理，若连接持续不关闭，这些内存资源无法释放，可能导致内存占用过高，甚至引发系统强制终止 MySQL 进程（OOM），表现为 MySQL 异常重启。

解决此问题有两种途径：一是定期主动断开长连接，比如在程序中判断执行过一个占用大量内存的查询操作后断开连接；二是在 MySQL 5.7 及以上版本，可利用 mysql_reset_connection 命令重新初始化连接资源，此操作无需重新连接和权限验证，就能使连接恢复到初始创建时的状态。

2.2. 查询缓存：双刃剑般的存在

查询缓存的设计初衷是存储已执行过的 SQL 查询语句及其结果，以键值对（key-value）形式存在，其中查询语句为键，查询结果为值。当 MySQL 接收到查询请求时，会首先在查询缓存中查找是否存在相同的查询语句。例如，对于查询语句 select * from T where ID=10，若之前执行过且结果已缓存，系统会直接返回缓存中的结果，显著提升查询效率。

然而，查询缓存存在明显的局限性。只要对某个表进行更新操作，该表相关的所有查询缓存都会被清空。在实际业务中，如电商订单管理系统，数据表频繁更新，查询缓存的命中率极低。因此，在大多数情况下，不建议启用查询缓存。

可通过将 query_cache_type 设置为 DEMAND 来禁用默认的查询缓存，对于确实需要缓存的特定查询，可使用 SQL_CACHE 进行显式指定。例如 mysql> select SQL_CACHE * from T where ID=10。

值得注意的是，自 MySQL 8.0 版本起，已彻底移除查询缓存功能。

2.3. 分析器：语法语义的把关者

若查询未命中缓存，便进入分析器阶段。

首先进行词法分析，分析器会将输入的 SQL 语句（由多个字符串和空格组成）分解识别。以 select * from T where ID=10 为例，分析器能够识别出 “select” 为查询关键字，“T” 是表名，“ID” 是列名。

完成词法分析后，紧接着进行语法分析，依据语法规则检查语句的合法性。比如，若语句 elect * from t where ID=1（少打了开头的字母 “s”），分析器会提示 “You have an error in your SQL syntax” 错误，并准确指出错误位置在 “use near” 后的内容。

对于表中不存在的列引发的错误，也是在分析器阶段被检测到。例如执行 select * from T where k=1，若表 T 中不存在字段 k，分析器在语法分析过程中检查列的有效性时，会报出 “Unknown column ‘k’ in ‘where clause’” 错误。

2.4. 优化器：效率提升的幕后推手

经过分析器确定查询意图后，优化器开始发挥作用。

当表存在多个索引或语句涉及多表关联（join）时，优化器的重要性尤为凸显。

例如，对于查询语句 mysql> select * from t1 join t2 using(ID) where t1.c=10 and t2.d=20，优化器需要权衡是先从表 t1 中取出 c = 10 的记录的 ID 值，再关联到表 t2 判断 d 的值是否为 20；还是先从表 t2 中取出 d = 20 的记录的 ID 值，再关联到表 t1 判断 c 的值是否为 10。

这两种执行路径虽然逻辑结果一致，但执行效率可能存在较大差异，优化器的核心任务就是选择最优的执行方案，确定后将执行计划传递给执行器。

2.5. 执行器：数据查询的执行者

执行器首先检查用户是否具有对查询表的执行权限。例如，执行 mysql> select * from T where ID=10，若用户没有相应权限，会返回 “ERROR 1142 (42000): SELECT command denied to user ‘b’@‘localhost’ for table ‘T’” 错误。若用户有权限，则根据表的引擎定义调用相应引擎接口执行查询。

以表 T 中 ID 字段无索引为例，执行器首先调用 InnoDB 引擎接口获取表的第一行数据，判断该行的 ID 值是否为 10，若不是则跳过该行，若是则将该行存入结果集。

接着继续调用引擎接口获取 “下一行” 数据，并重复上述判断逻辑，直至遍历完表的所有行。最后，执行器将满足条件的行组成的记录集返回给客户端。

在数据库的慢查询日志中，rows_examined 字段记录了执行器调用引擎获取数据行的累加次数，反映了语句执行过程中的扫描行数。

但需注意，在某些情况下，执行器调用一次引擎接口，在引擎内部可能扫描了多行，所以引擎扫描行数与 rows_examined 并不一定完全相同。

3. 示例解析

3.1. 案例说明

假设有一个名为 employees 的表，包含 id、name、age、department 等字段，其中 id 为主键且有索引，department 字段也有索引。执行查询语句 select * from employees where department = 'IT' and age > 30。

3.2. 执行流程拆解

首先，连接器验证客户端连接请求，确认用户有权限访问数据库和 employees 表。

接着，查询缓存检查是否存在该查询的缓存结果，若不存在则进入分析器阶段。分析器识别出关键字、表名和列名，并检查语法和语义，确保语句合法且列存在。

然后，优化器根据索引情况和数据分布决定执行计划。由于 department 和 age 都有索引，优化器会评估先根据 department 索引筛选出 IT 部门的记录，再对这些记录检查 age 是否大于 30 更高效，还是反之更优，最终确定最佳执行路径。

最后，执行器按照优化器确定的计划调用存储引擎接口。例如，如果选择先按 department 索引查找，执行器会通过引擎接口获取满足 department = 'IT' 的第一行数据，检查 age 是否大于 30，符合条件则存入结果集，然后继续获取下一行数据重复判断，直至遍历完所有符合 department = 'IT' 条件的记录。最终将结果集返回给客户端。