MySQL 接收到 SQL 后，第一步是词法分析（Lexical Analysis）
MySQL 并不是直接“看懂”你写的 SELECT * FROM user WHERE id = 1，而是先把它切成一个个有含义的单元，比如 SELECT
、*、FROM、user、WHERE、id、=、1。这个切分过程由 lex_token() 函数驱动，底层基于 sql/lex.h 和 sql/sql_lex.cc 中的词法规则。
常见错误现象：ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax 往往就卡在这步——比如写成 SELECt（拼错）或 SELECT * FROM user where id==1（多了一个 =），词法分析器无法识别出合法 token，直接报错，根本不会进后续流程。
- 词法分析不校验表是否存在、字段是否合法，只管“能不能切开”
- 大小写敏感性取决于系统变量
lower_case_table_names，但关键字（如SELECT）始终不区分大小写 - 注释（
--、/* */）在此阶段被剥离，不参与后续解析
紧接着是语法分析（Parsing），调用 MYSQLparse()
词法分析输出一串 token 后，MySQL 调用 MYSQLparse()（定义在 sql/sql_yacc.yy，由 Bison 生成）进行语法树构建。它依据预定义的语法规则（类似 BNF）判断这些 token 的组合是否符合 MySQL 支持的 SQL 语法结构。
例如：SELECT * FROM (SELECT 1) t 能过词法关，但 SELECT * FROM (SELECT 1) 缺少别名，在语法分析阶段就会失败（ERROR 1327 (42000): Undeclared variable 或类似提示，具体取决于版本）。
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sql_yacc.yy是核心，修改它可扩展语法（极少见，且风险极高） - 语法分析阶段会初步绑定数据库名（如
db.table中的db），但不会查数据字典验证存在性 - 子查询、CTE、窗口函数等复杂结构都在这一步完成 AST（抽象语法树）节点构造
语法树生成后，立即进入语义分析（Semantic Analysis）和权限检查
AST 构建完成后，MySQL 进入 mysql_execute_command() 的早期分支，执行关键校验：
- 检查用户对涉及的数据库、表、列是否有
SELECT/INSERT等对应权限（查mysql.tables_priv等系统表） - 解析表名、字段名，将
user.id映射到实际的TABLE_LIST和Field对象，此时才真正访问数据字典（dict_table_t或TABLE_SHARE） - 检测字段歧义（如多表 JOIN 中未限定的
id）、不存在的列、聚合与非聚合混用等
典型报错：ERROR 1054 (42S22): Unknown column 'xxx' in 'field list' 或 ERROR 1142 (42000): SELECT command denied to user —— 都发生在这里，而非网络收包或词法阶段。
真正执行前的最后一步：查询优化（Optimization）
语义无误后，MySQL 调用优化器模块（make_join_statistics()、choose_plan() 等），生成执行计划（EXPLAIN 输出的内容）。它决定：
- 表的连接顺序（
JOINorder） - 用哪个索引（或是否全表扫描）
- 是否下推条件（
WHERE条件提前过滤） - 是否使用临时表、文件排序（
Using filesort）
注意：优化器不保证“最优”，只求“足够好”。统计信息不准（ANALYZE TABLE 没跑）、小表误判为大表、隐式类型转换导致索引失效，都会让这一步产出低效计划。这也是为什么 EXPLAIN 必须在真实环境下看，不能只信开发库结果。
SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.cust_id = c.id WHERE o.status = 'shipped' AND c.country = 'CN';
这条语句从接收到返回，中间至少经过：socket 读取 → 字符串拆解（lex）→ token 序列生成 → 语法树构建（yacc）→ 表/字段解析 + 权限校验 → 优化器估算成本并选索引 → 执行器拉取数据 → 结果包返回。任何一环失败，都停在那一步，不会“跳过错误继续执行”。
最容易被忽略的是：词法和语法分析完全内存操作，不碰磁盘；而语义分析开始就要查系统表、打开表结构，这时候才真正产生 I/O 和锁等待。线上慢查询如果卡在“Sending data”之前，大概率是语义层或优化器在挣扎。
