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语法解析和预处理
MySQL 通过关键字将 SQL 语句进行解析，并生成一棵对应的解析树。深圳网站建设,深圳网站制作,深圳做站,这个过程解析器主要通过语法规则来验证和解析。比如 SQL 中是否使用了错误的关键字或者关键字的顺序是否正确等等。
预处理则会根据 MySQL 规则进一步检查解析树是否合法。深圳网页设计,深圳网站设计,比如检查要查询的数据表和数据列是否存在等等。
查询优化
经过前面的步骤生成的语法树被认为是合法的了，并且由优化器将其转化成查询计划。
多数情况下，一条查询可以有很多种执行方式，都返回相应的结果。优化器的作用就是找到这其中最好的执行计划。
MySQL 使用基于成本的优化器，它尝试预测一个查询使用某种执行计划时的成本，并选择其中成本最小的一个。
在 MySQL 可以通过查询当前会话的 last_query_cost 的值来得到其计算当前查询的成本。
mysql> select from t_message limit 10;...省略结果集mysql> show status like 'last_query_cost';+-----------------+-------------+| Variable_name   | Value       |+-----------------+-------------+| Last_query_cost | 6391.799000 |+-----------------+-------------+
示例中的结果表示优化器认为大概需要做 6391 个数据页的随机查找才能完成上面的查询。
这个结果是根据一些列的统计信息计算得来的，这些统计信息包括每张表或者索引的页面个数、索引的基数、索引和数据行的长度、索引的分布情况等等。
有非常多的原因会导致 MySQL 选择错误的执行计划，比如统计信息不准确、不会考虑不受其控制的操作成本（用户自定义函数、存储过程）。
MySQL 认为的最优跟我们想的不一样（我们希望执行时间尽可能短，但 MySQL 值选择它认为成本小的，但成本小并不意味着执行时间短）等等。
MySQL 的查询优化器是一个非常复杂的部件，它使用了非常多的优化策略来生成一个最优的执行计划
重新定义表的关联顺序（多张表关联查询时，并不一定按照 SQL 中指定的顺序进行，但有一些技巧可以指定关联顺序）。
优化 MIN() 和 MAX() 函数（找某列的最小值，如果该列有索引，只需要查找 B+Tree 索引最左端，反之则可以找到最大值，具体原理见下文）。
提前终止查询（比如使用 LIMIT 时，查找到满足数量的结果集后会立即终止查询）。
优化排序（在老版本 MySQL 会使用两次传输排序，即先读取行指针和需要排序的字段在内存中对其排序，然后再根据排序结果去读取数据行，而新版本采用的是单次传输排序，也就是一次读取所有的数据行，然后根据给定的列排序。对于 I/O 密集型应用，效率会高很多）。
随着 MySQL 的不断发展，优化器使用的优化策略也在不断的进化，深圳免费建站,深圳自助建站,这里仅仅介绍几个非常常用且容易理解的优化策略，其他的优化策略，大家自行查阅吧。