1、查询sql语句，解析sql语句
2、查询缓存，如果命中直接返回，没有则继续
3、解析器解析sql语句，生成解析树
4、调用预处理，检查表明、列名，处理别名
5、查询优化器，生成最优计划
6、调用存储引擎，查询数据
7、返回结果(生成第一条查询结果时就开始逐步返回，所以服务器不需要暂存结果)
——————————————数据库问答————————————————————————
1、数据库和实例的关系？
数据库和实例一一对应，我们无法直接操作数据库，而是要通过数据库实例来操作数据库文件
2、MySQL架构
第一层：用于连接、线程处理
第二层：对SQL的解析、分析、优化、缓存。存储过程、触发器和视图
第三层： MySQL 中真正负责数据的存储和提取的存储引擎，例如：InnoDB、MyISAM 等
3、 InnoDB 中对数据是如何存储的？
所有的数据都被逻辑地存放在表空间中，表空间（tablespace）是存储引擎中最高的存储逻辑单位，在表空间的下面又包括段（segment）、区（extent）、页（page）。
同一个实例下的页空间大小都是一样的，表空间大小默认16K
4、如何存储表？
MySQL 使用 InnoDB 存储表时，会将表的定义和数据索引等信息分开存储。其中表的定义存储在 .frm 文件中，数据索引存储在 .ibd 文件中。
表定义存储.frm文件： 创建表时，会在磁盘上的 datadir 文件夹中生成一个 test_frm.frm 的文件，这个文件中就包含了表结构相关的信息
数据索引存储在.ibd文件：.ibd 文件是每一个表独有的表空间
5、如何存储记录？
InnoDB 使用页作为磁盘管理的最小单位；数据在 InnoDB 存储引擎中都是按行存储的，每个 16KB 大小的页中可以存放 2-200 行的记录。
两种行记录格式 Compact 和 Redundant 在磁盘上按照以下方式存储：
Compact 和 Redundant 格式最大的不同就是记录格式的第一个部分；在 Compact 中，行记录的第一部分倒序存放了一行数据中列的长度（Length），而 Redundant 中存的是每一列的偏移量（Offset），从总体上上看，Compact 行记录格式相比 Redundant 格式能够减少 20% 的存储空间。
6、行数据溢出怎么办？
当 InnoDB 使用 Compact 或者 Redundant 格式存储极长的 VARCHAR 或者 BLOB 这类大对象时，我们并不会直接将所有的内容都存放在数据页节点中，而是将行数据中的前 768 个字节存储在数据页中，后面会通过偏移量指向溢出页。
但是当我们使用新的行记录格式 Compressed 或者 Dynamic 时都只会在行记录中保存 20 个字节的指针，实际的数据都会存放在溢出页面中。
7、数据页的结构是怎样的？
页是 InnoDB 存储引擎管理数据的最小磁盘单位，而 B-Tree 节点就是实际存放表中数据的页面。每一个页中包含了两对 header/trailer：内部的 Page Header/Page Directory 关心的是页的状态信息，而 Fil Header/Fil Trailer 关心的是记录页的头信息。
在页的头部和尾部之间就是用户记录和空闲空间了，每一个数据页中都包含 Infimum 和 Supremum 这两个虚拟的记录（可以理解为占位符），Infimum 记录是比该页中任何主键值都要小的值，Supremum 是该页中的最大值
8、索引的数据结构？
InnoDB 存储引擎在绝大多数情况下使用 B+ 树建立索引，这是关系型数据库中查找最为常用和有效的索引，但是 B+ 树索引并不能找到一个给定键对应的具体值，它只能找到数据行对应的页，然后正如上一节所提到的，数据库把整个页读入到内存中，并在内存中查找具体的数据行，
