mysql执行select语句经历连接→解析→优化→执行→返回结果五阶段；explain仅模拟优化器预判，受统计信息过期、绑定变量、缓存等影响；slow_log中rows_examined、tmp_tables等指标可定位各阶段瓶颈；optimizer_trace能深入分析优化器决策依据。
SQL 查询在 MySQL 中到底经历了哪些阶段
MySQL 执行一条 SELECT 语句，并不是直接去磁盘捞数据然后返回。它会经过多个明确的内部阶段，每个阶段都可能成为性能瓶颈或出错源头。
典型流程是：连接 → 解析 → 优化 → 执行 → 返回结果。其中「解析」和「优化」阶段用户不可见但影响极大；「执行」阶段的行为则直接受索引、表结构、隔离级别等约束。
为什么 EXPLAIN 看到的执行计划和实际执行不一致
EXPLAIN 只模拟优化器的预判路径，不真正执行 SQL，所以它不会反映运行时才暴露的问题：
Python操作Mysql实例代码教程
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本文介绍了Python操作MYSQL、执行SQL语句、获取结果集、遍历结果集、取得某个字段、获取表字段名、将图片插入数据库、执行事务等各种代码实例和详细介绍，代码居多，是一桌丰盛唯美的代码大餐。如果想查看在线版请访问：https://www.jb51.net/article/34102.htm
- 统计信息过期（
ANALYZE TABLE未触发，导致优化器误判行数） - 绑定变量值不同引发不同的执行计划（尤其在
PREPARE/EXECUTE场景下） - 查询缓存（MySQL 8.0 已移除）或 Query Cache 开关状态影响是否走缓存路径
- 临时表或文件排序实际发生时，
EXPLAIN不显示磁盘 I/O 开销
从 slow_log 能看出哪个阶段出了问题
慢查询日志里关键字段如 Rows_examined、Rows_sent、tmp_tables、sort_merge_passes 都指向具体阶段：
-
Rows_examined显著大于Rows_sent→ 扫描过多行，可能是缺少索引或索引未命中（解析/执行阶段低效） -
tmp_tables > 0且tmp_table_sizes较大 → 优化器选择了基于磁盘的临时表（优化阶段决策失败） -
sort_merge_passes > 0→ 文件排序次数多，说明sort_buffer_size不足或无法利用索引排序（执行阶段资源受限） -
Query_time高但Lock_time也高 → 锁等待发生在执行阶段前的加锁环节（InnoDB 行锁/间隙锁竞争）
optimizer_trace 能帮你定位优化器“想错了”的地方
开启 optimizer_trace 后，MySQL 会记录优化器每一步的代价估算和最终选择依据，对理解“为什么没走索引”特别有用：
- 需先执行
SET optimizer_trace="enabled=on"，再运行目标 SQL - 结果存在
information_schema.OPTIMIZER_TRACE表中，查TRACE字段 JSON 内容 - 重点关注
rows_estimation中各访问路径的预估行数、considered_execution_plans中被放弃的理由（比如 "Range checked for each record (index map: 0x1)"） - 注意该功能有性能开销，仅用于诊断，不要长期开启
真正卡住查询的，往往不是语法写错，而是优化器在毫秒级内做的一个“看起来合理”的错误选择——而这个选择背后，是统计信息、索引设计、参数配置共同作用的结果。盯着 EXPLAIN 和 optimizer_trace 对比看，比反复改 SQL 更有效。
