1. 客户端执行sql语句 (在此之前会先进行用户名密码的连接，会去进行mysql的校验，详情查看mysql运行流程)
2.sql语句会进入到命令分发器
2. sql语句在进行mysql服务器进行查询缓存，查询以sql语句作为记录，以语句作为key，结果作为value
假如当前的查询语句为“select count(*) from table_name” , 开启查询缓存后，回去查询当前这条语句是否存在，存在检查用户是否有权限访问内容（类似rbac操作），有权限返回结果（如果语句内有空格，匹配不上，会导致查询缓存失效）
3. 命令解析器，会对sql语句进行解析，生成一个解析树，判断你是什么类型的操作（查询优化器select ，表变更（增删改）dml，表维护ddl，复制模块rep，状态模块status）
4. 假如你是一条“select count(*) from table_name where id=1 and age > 10” 这样的操作，查询优化器会将“where id=1 and age > 10”条件取出来，根据自己的规则算法匹配查询，存在一个扫描区，会一直对磁盘进行扫描，找到对应的磁盘页数据内容
5. 返回数据
sql优化，指的也就是对磁盘的i/o操作次数和优化器的执行时间，不是i/o的操作速度（充钱解决）
解析器：分为句法扫描器，与语法规则模块
句法扫描器 =》整个查询语句分为多个令牌（一些不可分隔的元素，列名）
“select count(*) from table_name where id=1 and age > 10”
如上面的sql, 句法解析器将每个字节流都会分解为一个令牌
select count ( * ) from table_name where id = 1 and age > 10
语法规则（sql.yacc.yy）然后根据这些令牌sql.lex.h -> 关键字->生成解析树
优化器：
1. 会选择合适的键，比如使用join的时候，会选择适合查找的键
2. 针对每个表进行全局扫描，如果数据量过大，速度会慢
3. 如果是join查询，选择表的连接顺序
4. 对于where进行重写 ，删除不必要的代码，减少不必要的计算量，尽可能的限制条件，方便查询有效率执行
（join）删除不需要连接的数据表
5. order group 确定是否可以使用到索引
（join）合并大的视图
6. 执行执行计划
个人理解