关系型数据库由表、行、列、约束、索引、视图、存储过程和函数等组成，它们共同构成了一个可靠、高效、可扩展的数据存储和处理系统。
执行过程
SQL执行过程可以大致分为以下几个步骤：
语法分析：在执行SQL语句之前，数据库系统需要对SQL语句进行语法分析，以确定语句的正确性和有效性。
语义分析：语义分析是对SQL语句进行语义检查的过程，它用于确定SQL语句是否符合数据库的逻辑结构和语义规范，例如表是否存在、列是否匹配等。
权限检查：权限检查是指对用户对数据库的访问权限进行检查，以确定用户是否有执行该SQL语句的权限。
查询优化：在执行查询操作时，数据库系统需要对查询进行优化，以提高查询的性能和效率。这个过程包括选择最佳的查询算法、选择最佳的索引等。
执行计划生成：在查询优化的过程中，数据库系统会生成一份执行计划，用于指导数据库引擎执行查询操作。
数据访问：在执行查询操作时，数据库引擎需要访问数据表，并对数据进行读取或更新操作。
结果集返回：当数据库引擎执行完查询操作后，会将结果集返回给客户端，供客户端进行进一步的处理和显示。
总之，SQL执行过程是一个复杂的过程，它需要数据库系统对SQL语句进行多个层次的处理和优化，以保证查询的正确性、高效性和安全性。
执行计划
执行计划的主要作用是帮助开发者和 DBA 分析 SQL 查询性能问题，优化查询，提高数据库查询效率。
执行计划可以通过 SQL 语句前加上 explain 命令来获取，这样可以让数据库解释器解释 SQL 语句的执行计划，而不会执行该 SQL 语句本身。
执行计划通常包含以下几个重要的信息：
执行查询所需要的表（包括临时表）
数据库在执行查询时所使用的索引
数据库在执行查询时所采用的连接方式（如全表扫描、索引扫描、聚合等）
每个执行步骤所耗费的时间、操作记录数等信息
通过分析执行计划，可以找出查询中存在的性能问题和瓶颈，以此进行优化和改进，提高查询效率
存储引擎（MYSQL）
MySQL存储引擎是指用来存储和操作数据的底层软件组件，它可以影响到MySQL的性能、可靠性、可扩展性等方面。MySQL支持多种存储引擎，每种存储引擎都有其独特的优点和适用场景。以下是MySQL常见的几种存储引擎：
InnoDB：InnoDB是MySQL默认的存储引擎，它支持事务、行级锁、外键等特性，适用于需要强一致性和高并发读写的应用场景。
MyISAM：MyISAM是MySQL的另一种常用的存储引擎，它不支持事务、行级锁和外键，但具有快速的读写性能和高效的全文搜索功能，适用于读写分离的应用场景。
Memory：Memory存储引擎将数据存储在内存中，具有非常高的读写性能和快速的索引操作，但数据不支持持久化，适用于数据量较小且需要频繁读写的应用场景。
NDB：NDB存储引擎是MySQL Cluster的一部分，支持分布式架构和高可用性，适用于海量数据和高并发读写的应用场景。
Archive：Archive存储引擎适用于归档或历史数据存储，它具有压缩和快速插入的特点，但不支持索引和更新操作。
优化思路（MYSQL）
MySQL 的优化可以从多个方面入手，包括：
硬件层面的优化：例如升级 CPU、增加内存、使用 SSD 等方式来提高服务器性能。
数据库架构设计优化：例如合理设计表结构、建立索引、优化查询语句、使用分表等方式来提高数据库的读写效率。
MySQL 配置优化：例如修改 MySQL 的配置参数，调整缓存大小、连接池大小、最大连接数等参数，以提高 MySQL 的性能表现。
应用层面的优化：例如使用缓存、优化代码逻辑、减少数据库访问等方式来减轻数据库负载，提高应用的性能。
SQL优化
SQL优化是指对数据库查询语句进行分析和优化，以提高查询性能和效率的过程。以下是一些SQL优化的技巧和方法：
使用索引：通过为查询语句中涉及的列创建索引来加速查询，尤其是在大表中查询。
避免使用SELECT *：仅查询需要的列，而不是所有的列。
避免在WHERE子句中使用函数：函数的使用可能会导致索引失效，从而影响查询性能。
使用JOIN语句时，选择性能更高的连接方式：INNER JOIN比LEFT JOIN和RIGHT JOIN更快。
避免使用子查询：子查询可能会导致性能问题，可以使用JOIN语句代替。
分页查询时，使用LIMIT关键字：使用LIMIT来限制结果集的大小，而不是查询所有结果。
使用连接池：连接池可以帮助管理数据库连接，避免频繁的创建和销毁连接。
对表进行分区：通过将表分成多个部分来提高查询性能，这样可以减少I/O和锁定冲突。
优化查询语句的结构：避免在一个查询语句中同时使用多个AND或OR操作符，这样会导致查询效率下降。
定期维护数据库：删除不需要的数据、重建索引、分析表等，以保证数据库的健康运行
sql语句执行顺序一般如下（具体执行过程看执行计划为准）：
FROM ---> ON ---> (LEFT/RIGHT) JOIN ---> WHERE (BETWEEN...AND.../IN) ---> GROUP BY ---> HAVING ---> SELECT ---> DISTINCT ---> ORDER BY (ASC/DESC) ---> LIMIT
可以根据表数据具体调整查询条件，表关联方式等，在关联查询的时候尽量减小首次查询的无效数据，精准命中需要的数据，才能更好的提高查询效率