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在 Spring Boot 开发中，你是不是经常这样写代码：

User user = userMapper.selectById(1001);

然后数据库就“神奇地”返回了结果。

但你有没有想过：
这条 SQL 从 Java 应用发出，到最终拿到数据，中间到底经历了哪些步骤？
为什么有时候快如闪电，有时候慢如蜗牛？

今天我们就深入 MySQL 内部，手把手拆解 SQL 的完整执行流程，并告诉你：

• 哪些环节最容易出性能问题？
• 如何针对性优化？
• 为什么 EXPLAIN 能帮你“透视”执行过程？

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一、整体流程图（先看全景）

⚠️ 注意：MySQL 8.0 已移除查询缓存！所以第 2 步在新版本中不存在。

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二、详细拆解：8 大核心阶段

阶段 1️⃣：连接器（Connector）

• 作用：建立连接、校验账号密码、管理权限
• 关键点：
  • 连接会保持（即使 idle），直到超时（wait_timeout 默认 8 小时）
  • 权限在连接时确定，中途修改权限需重连才生效
• 常见问题：
  • Too many connections → 连接池过大或未释放
  • 权限变更不生效 → 忘记重连

✅ Spring Boot 建议：使用 HikariCP 等连接池，避免频繁创建连接。

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阶段 2️⃣：查询缓存（Query Cache）【MySQL 8.0+ 已废弃】

• 作用：缓存 SQL语句 -> 结果 的映射
• 为什么被废弃？
  • 表只要一更新，所有相关缓存全部失效
  • 高并发下锁竞争严重
• 结论：不要依赖查询缓存！用 Redis 等外部缓存替代。

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阶段 3️⃣：解析器（Parser）

• 作用：将 SQL 字符串转为解析树（Parse Tree）
• 做两件事：
  1. 词法分析：识别关键字、表名、字段等（如 SELECT、user、id）
  2. 语法分析：检查 SQL 是否符合语法规则
• 报错示例：

  SELECT * FORM user; -- 词法错误（FORM 不是关键字）
  SELECT * FROM user WHERE; -- 语法错误（WHERE 后缺条件）
  

💡 这就是为什么你写错 SQL 会立刻报错，还没到执行阶段！

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阶段 4️⃣：预处理器（Preprocessor）

• 作用：进一步语义检查
• 检查内容：
  • 表和字段是否存在？
  • 用户是否有权限访问？
  • 别名是否重复？
• 举例：

  SELECT name FROM users; -- 如果 users 表不存在，这里报错
  

✅ 注意：权限检查在连接时 + 预处理时各做一次！

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阶段 5️⃣：优化器（Optimizer）—— 性能关键！

• 作用：决定“怎么执行”这条 SQL（不是“是否执行”）
• 核心任务：
  • 选择索引（idx_user 还是 idx_time？）
  • 决定 JOIN 顺序（先查 A 表还是 B 表？）
  • 是否使用临时表、文件排序？
• 输出：执行计划（Execution Plan）

🔍 举个例子：

SELECT * FROM orders o 
JOIN users u ON o.user_id = u.id 
WHERE u.city = '北京' AND o.status = 1;

优化器要决定：

• 先查 users（过滤 city='北京'）再 JOIN orders？
• 还是先查 orders（过滤 status=1）再 JOIN users？
• 用哪个索引更快？

✅ 这就是 EXPLAIN 展示的内容！

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阶段 6️⃣：执行器（Executor）

• 作用：调用存储引擎接口，真正执行查询
• 流程：
  1. 根据优化器的计划，调用 InnoDB API
  2. 逐行读取数据（可能走索引，可能全表扫描）
  3. 应用 WHERE 条件过滤（Server 层过滤）
  4. 组装结果集
• 关键点：
  • 执行器工作在 MySQL Server 层
  • 存储引擎（如 InnoDB）只负责数据存取

🌰 举例：

SELECT name FROM users WHERE age > 18;

• 如果 age 有索引：执行器调用 InnoDB 的索引扫描
• 如果没索引：执行器让 InnoDB 全表扫描，每行返回给 Server 层判断 age > 18

💥 这就是为什么“没索引会慢”——因为要回表 + Server 层过滤！

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阶段 7️⃣：存储引擎（Storage Engine）—— InnoDB

• 作用：真正读写磁盘数据
• InnoDB 特性：
  • 支持事务、行锁、MVCC
  • 数据按 聚簇索引（主键） 组织
  • 使用 Buffer Pool 缓存数据页
• 关键流程：
  1. 先查 Buffer Pool（内存）
  2. 没命中 → 从磁盘加载数据页到 Buffer Pool
  3. 返回记录给执行器

✅ Buffer Pool 命中率越高，查询越快！

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阶段 8️⃣：返回结果

• 执行器把结果集通过连接器返回给客户端
• 客户端（如 JDBC）解析成 Java 对象

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三、Spring Boot 中如何观察这个过程？

1. 用 EXPLAIN 看优化器决策

@Select("EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 18")
List<Map<String, Object>> explainQuery();

重点关注：

• type：是否全表扫描？
• key：用了哪个索引？
• Extra：有没有 Using filesort？

2. 开启慢查询日志（定位性能瓶颈）

-- 查看是否开启
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log';

-- 开启（临时）
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 1; -- 超过 1 秒记录

日志会记录：

• 实际执行时间
• 扫描行数
• 是否使用临时表

3. 监控 Buffer Pool 命中率

SHOW ENGINE INNODB STATUS;
-- 或
SELECT 
  (1 - (Innodb_buffer_pool_reads / Innodb_buffer_pool_read_requests)) AS hit_rate
FROM information_schema.GLOBAL_STATUS 
WHERE Variable_name IN ('Innodb_buffer_pool_reads', 'Innodb_buffer_pool_read_requests');

✅ 命中率应 > 99%，否则需增大 innodb_buffer_pool_size。

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四、反例 vs 正例：优化前后对比

❌ 反例：无索引 + 全表扫描

-- users 表 100 万行，age 无索引
SELECT * FROM users WHERE age = 25;

执行过程：

1. 优化器：没索引可用 → 选择全表扫描
2. 执行器：让 InnoDB 逐行读 100 万行
3. Server 层：每行判断 age=25
4. 结果：耗时 2 秒，CPU 飙升

✅ 正例：加索引后

CREATE INDEX idx_age ON users(age);

执行过程：

1. 优化器：选择 idx_age 索引
2. 执行器：调用 InnoDB 索引查找，只读 100 行
3. 结果：耗时 10 毫秒

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五、总结：SQL 执行流程速记口诀

连 → 解 → 预 → 优 → 执 → 引 → 返
（连接器 → 解析器 → 预处理器 → 优化器 → 执行器 → 存储引擎 → 返回）

阶段	关键问题	优化方向
连接器	连接数过多	用连接池
优化器	没走索引	建合适索引
执行器	回表太多	用覆盖索引
存储引擎	磁盘 IO 高	增大 Buffer Pool

记住：90% 的 SQL 性能问题，都出在“优化器选错计划”或“存储引擎 IO 太高”！

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