为了理解这个问题，先从Mysql的架构说起，对于Mysql来说，大致可以分为3层架构。
第一层作为客户端和服务端的连接，连接器负责处理和客户端的连接，还有一些权限认证之类。比如客户端通用用户名密码连接到Mysql服务器，还有对于数据库表的执行权限。
第二层是核心层，基本上Mysql大部分的核心功能都在这一层，包括查询缓存、解析器、优化器之类，比如SQL解析、优化、索引选择，到最后生成执行计划。
第三层则是存储引擎了，Mysql通过执行引擎直接调用存储引擎API查询数据库中数据。
通过Mysql的架构分层，我们首先就可以很清晰的了解到一个SQL的大概的执行过程。
- 首先客户端发送请求到服务端，建立连接。
- 服务端先看下查询缓存是否命中，命中就直接返回，否则继续往下执行。
- 接着来到解析器，进行语法分析，一些系统关键字校验，校验语法是否合规。
- 然后优化器进行SQL优化，比如怎么选择索引之类，然后生成执行计划。
- 最后执行引擎调用存储引擎API查询数据，返回结果。
这就是一个很概括性的SQL执行过程，接下来，具体到每个步骤详细说明一下。
查询缓存
如果你翻看Mysql的官方文档就会知道，查询缓存在5.7.20版本已经被弃用，并且8.0的版本已经删除了。为啥要删除，可能觉得太鸡肋了吧。
我们可以通过命令来查看查询缓存是否可用。
mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'have_query_cache';
+------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------+-------+
| have_query_cache | YES |
+------------------+-------+除此之外，查询缓存还有一些核心参数。更具体的说明可以参考官方文档。
query_cache_type：是否打开查询缓存，值为0\1\2，分别对应为OFF\ON\DEMAND，ON的话则代表开启查询缓存，但是可以通过SELECT SQL_NO_CACHE来手动禁用，DEMAND则代表只缓存以SELECT SQL_CACHE开头的SQL语句。
query_cache_limit：缓存结果大小限制，如果查询结果超过大小则不会被缓存，默认是1M大小。
query_cache_size：为查询缓存分配的内存大小，他是1024的整数倍。
query_cache_min_res_unit：查询缓存分配内存块的最小单位，默认为4KB。这是查询缓存分配内存的基本单位，即便比如查询的数据只有1个字节，也会按照最小内存单元大小来分配内存空间。
在进行SQL解析之前，系统会判断查询缓存是否打开，如果打开，就拿缓存中的查询和传入的查询比较，如果完全一样，就会从缓存中直接返回。
但是需要特别注意的是，无论大小写、空格还是注释，都会影响缓存的命中结果，也就是说必须完全一样！
比如以下的SQL大小写不同、多了空格都无法命中查询缓存。
select * from user;
SELECT * from user;
select * from user;解析器&预处理器
如果查询缓存未命中，就会进入正常的SQL执行环节。
首先就像我们正常的业务开发一样，第一步都是对参数的规则校验，Mysql也一样，解析器会进行词法语法分析，基于语法规则对SQL进行校验。
比如关键字是否使用正确啊，或者说关键字顺序是不是正确，比如说你把select写成了selct，order by写成了by order。
如果校验OK，那么就生成一颗“解析树”。
接着预处理器就是进一步依据合法规则生成的解析树进行校验，比如表名、列名是否存在等等。
优化器
如果说解析器和预处理器是我们业务逻辑的前置校验环节，优化器就是真正的处理业务逻辑的地方。
一条查询SQL可以有N种执行方式，优化器的最终目标是找到最好的执行计划，交给执行引擎去执行。
但是实际使用中我们经常会发现，Mysql经常有选择错索引的情况，我明明有更快的索引，结果它不用，导致搞出了慢查询。
这是因为Mysql的优化器是基于成本模型的优化器，他只是基于已有的成本计算公式来选择一个成本最低的执行方式，这个执行方式不一定会是最快的，只能说大多数时候，优化器的选择比我们自己的选择更准确。
总的来说，这个优化过程太复杂了，流程大致就是下图所示，更详细的内容可以看《数据库查询优化器的艺术原理解析与SQL性能》这本书（我实在是懒得看了，吐了）。
执行引擎
大部分核心的事情已经被优化器处理完了，最后执行引擎只要根据生成好的执行计划查询数据返回就好了，这一步相对就挺简单了。
执行引擎只需要根据执行计划的指令调用存储引擎的API就可以了。
当然这一步如果可以缓存查询结果，那么就在这个阶段把查询结果缓存下来，然后把结果返回给客户端就可以了。
总结
一图胜千言。
