一、MySQL语句执行流程

连接器（Connector）：当客户端发送一个连接请求时，连接器负责接受并建立与MySQL服务器的连接。它进行身份验证、权限验证等操作，并为客户端分配一个会话（Session）。
查询缓存（Query Cache）：在连接建立后，MySQL可以使用查询缓存来提高查询性能。查询缓存会检查当前查询是否已经被缓存过，如果是，则直接返回缓存的结果，避免了后续的查询处理。然而，由于查询缓存的效果受到多个因素的影响，如缓存的大小、查询的复杂性等，有时候禁用查询缓存可能会获得更好的性能。
解析器（Parser）： MySQL解析器接收到待执行的SQL语句后，进行语法解析和语义分析，生成相应的解析树。
预处理器：它会检查生成的解析树，解决解析器无法解析的语义。比如，它会检查表和列名是
否存在，检查名字和别名，保证没有岐义。
优化器（Optimizer）：在解析阶段完成后，优化器会分析查询语句，考虑索引、表的顺序、连接类型等因素，生成最优的查询执行计划。（比如有多个索引的情况下使用那个索引）
执行计划：比如多张表关联查询，先查询哪张表？在执行查询的时候可能用到哪些索引，实际上用到了什么索引？可以使用EXPLAIN select name from user where id=1:该语句查看执行计划
执行引擎（Execution Engine）：执行引擎根据优化器生成的执行计划，负责实际的查询操作。它与存储引擎进行交互，从磁盘或内存中读取数据，并进行数据过滤、排序、连接等操作。
存储引擎（Storage Engine）：存储引擎是MySQL的核心组件之一，负责实际的数据存储和访问操作。它根据执行引擎的请求，读取或写入数据，并返回相应的结果。
返回结果：执行引擎将查询的结果返回给客户端，客户端可以获取到查询结果集、受影响的行数或错误信息等。

这里需要注意的是在MySQL 8中，查询缓存功能已经被移除。在之前的MySQL版本中，查询缓存允许将查询结果缓存在内存中，以便在后续相同的查询请求中直接返回缓存结果，从而提高查询性能。

1.1、主要的原因有以下几点

高并发写入下的性能问题：查询缓存需要对查询进行精确匹配，一旦查询发生变化，缓存就会失效。在高并发写入负载下，频繁的更新操作会导致大量查询缓存的失效，造成额外的开销和性能下降。这使得查询缓存在具有高写入负载的场景下效果有限。
内存资源消耗：查询缓存需要占用大量内存来存储查询结果，特别是在具有大量查询和结果集的情况下。对于大型数据库系统来说，维护和管理查询缓存所需的内存资源会占用宝贵的系统资源，可能导致内存不足和性能下降。
不一致性和复杂性：查询缓存的存在可能导致数据不一致性的问题。当数据库中的数据发生变化时，缓存的查询结果可能仍然返回旧的结果，而不是最新的数据。此外，查询缓存的复杂性和维护成本也是考虑因素之一。

1.2、具体执行流程图如下

在这里插入图片描述

二、存储引擎

存储引擎（Storage Engine）是数据库管理系统（DBMS）中负责数据存储和访问的组件。它负责将数据持久化到磁盘上，并提供数据的读取、写入、更新和删除等操作。

在MySQL中，存储引擎是可插拔的，这意味着可以根据需求选择适合的存储引擎来管理数据。MySQL提供了多种存储引擎，每个存储引擎都有其独特的特点、性能特征和适用场景。

以下是一些常见的MySQL存储引擎：

InnoDB： InnoDB是MySQL的默认存储引擎，它支持事务、行级锁定和外键约束等特性。InnoDB通过使用多版本并发控制（MVCC）来提供高度并发性和数据完整性。
MyISAM： MyISAM是MySQL的另一个常见存储引擎，它不支持事务和行级锁定。MyISAM适合于读写比例低、对并发性要求不高的应用场景。它具有较高的插入和查询速度。
Memory： Memory（也称为Heap）存储引擎将所有数据保存在内存中，适用于对速度要求极高的临时表和缓存等场景。但是，由于数据存储在内存中，数据库重启后数据将丢失。
Archive： Archive存储引擎适用于存储大量历史数据和归档数据。它以高压缩率存储数据，但不支持索引，只能进行顺序读取。
CSV： CSV存储引擎将数据存储在逗号分隔值（CSV）格式的文件中，适合于导入和导出数据。
NDB Cluster： NDB Cluster存储引擎是一个分布式存储引擎，用于构建高可用性和可伸缩性的集群。它具有高度的冗余和故障转移能力。

具体如何选择这存储引擎就需要根据自己的业务来选择，一般情况下我们都使用的是InnoDB