MySQL_3_执行计划
MySQL的核心是存储引擎。
一、查询过程
1、客户端向MySQL服务器发送查询请求。
2、检查查询缓存，缓存命中直接返回数据，否则进入下一阶段。
3、服务器进行SQL解析、预处理、由优化器生成对应的执行计划。
SQL解析：
软解析：在缓存中找到了执行计划。
硬解析：缓存中没有找到对应的执行计划，则由优化器生成执行计划。
4、根据执行计划调用存储引擎的API来执行查询。
5、返回结果给客服端，同时缓存查询结果。
二、执行计划
通过关键字explain查看执行计划：
explain 查询语句；
例子：
字段解释：
id：执行顺序，值越高，优先级越高，相同则由上至下执行。
select_type：查询类型：
simple，查询中不包括子查询或union。
primary，查询中包含复杂子部分，最外层的查询被标记为primary。
derived，在from列表中包含子查询。
subquery，在select或where子句中包含子查询，子查询被标记为subquery。
union，两个select查询，前者被标记为primary，后者被标记为union。union出现在from子查询中，union中第一个查询为derived，第二个为union。
union result，从union表获取结果的select被标记为union result。
table：显示这一行数据是关于哪个表，会显示别名。
partition：数据来源，如果表做了分区，则会显示数据来源哪个分区。
type：连接使用的类型，最忧-最差：system、const、eq_reg、range、index、all。
system，表中只有一条数据。如果查询的为物理表，则为all。
const，查询结果只有一条数据。
eq_ref，使用了主键索引，或者非空唯一索引，在表中只有一条记录与索引键相匹配，匹配条件是某个表的列（需要转义替换才能拿到值）。
ref，非唯一性索引扫描，和eq_ref 不同的是eq_ref 匹配的是唯一索引，ref它返回所有匹配某个单独值的行,它可能会找到多个符合条件的行。
range，在有索引的字段中使用范围查询。
index，对索引树进行扫描。
all，全表扫描。
possible_keys，：查询字段涉及到的索引，可能未使用。
key：实际使用的索引。
key_len：索引中使用的字节数。
ref：实际用到的索引是哪个表的列， const代表常量。
rows：估计查询需要读取的行数。
fitered：通过条件过滤出的函数的百分比估计值。
Extra：解析查询的额外信息，包括使用了什么索引、排序方式、临时表。
using where ： 使用了where条件。
using index： 使用了覆盖索引 （通常情况下这是一种好现象，意味着查询的数据直接在二级索引返回了，从而减少了回表的过程）。
using filesort ： 文件排序，意思就是使用了非索引的字段进行排序（通常这种情况需要优化）。
using index sort ： 使用索引排序 （通常情况下这是一种好现象，索引天然有序，所以避免了通过sort buffer来排序的流程）。
using temporary ： 使用了临时表（常见于group by、order by）。
using join buffer ： 使用了join buffer缓存（这种情况关注一下关联查询的字段是不是没有建索引）。
三、存储引擎
对数据文件进行操作的程序。
查看当前可使用的存储引擎：
show ENGINES;
常见的数据库引擎：
1、Isam，支持索引查询，查询效率高，不支持事务处理，不支持数据恢复。需要经常手动备份。
2、MyIsam，是isam的扩展，添加了锁机制，不支持事务处理，不支持外键，需要经常使用Optimize Table命令清理空间。会生成三个文件：.frm，表信息结构，.MYD，数据文件，.MYI，表的索引信息。
3、InnoDB，支持事务，支持外键，查询效率比Isam低。（5.5以后的默认存储引擎。）
修改数据库级别存储引擎：
1、修改my.ini配置文件：default-storage-engine=存储引擎名称
2、重启MySQL
修改表级别存储引擎：
alter table 表名 ENGINES=存储引擎名
