MySQL中的查询优化器主要作用是选择最高效的执行计划来执行SQL语句。当一条查询语句进入MySQL后，优化器会分析多种可能的执行路径，并估算每种路径的成本（如I/O、CPU、数据量等），最终选出代价最低的方案。
生成和评估执行计划优化器会根据查询条件、表结构、索引情况和统计信息，生成多个可能的执行方式。比如：
- 决定使用哪个索引或是否全表扫描
- 确定多表连接的顺序（如JOIN的先后）
- 判断是否可以使用索引下推、覆盖索引等优化技术
它会基于成本模型比较这些方案，选择理论上最快的方式执行。
利用统计信息做决策MySQL存储引擎会提供表的行数、索引分布、数据页数量等统计信息。优化器依靠这些数据估算访问特定记录需要的资源。例如：
- 如果某列的选择性很高（唯一值多），优化器更倾向于使用该列上的索引
- 当查询匹配大量数据时，全表扫描可能比索引扫描更快，优化器会据此调整策略
优化器还可能对原始SQL进行逻辑等价的改写，使其执行更高效。常见操作包括：
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- 将子查询转换为JOIN（在可行的情况下）
- 消除不必要的DISTINCT或ORDER BY
- 合并或简化复杂的WHERE条件
这些改写对用户透明，但能显著影响执行性能。
响应数据变化动态调整随着数据增删改，表的统计信息会更新（自动或手动），优化器会根据最新状态重新评估执行计划。这意味着同一条SQL在不同时间可能走不同的执行路径。
这也是为什么有时添加索引或分析表（ANALYZE TABLE）后查询变快的原因——优化器获得了更准确的信息来做决策。
基本上就这些。优化器的存在让用户不必手动指定访问路径，数据库可以“智能”地找出较优方案，但前提是表结构合理、索引得当、统计信息准确。
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