MySQL的查询优化器在决定执行计划时会考虑多种因素，以确保查询尽可能高效地运行。以下是优化器选择执行计划时的一些关键步骤和考虑因素：
- 统计信息：MySQL使用表和索引的统计信息来评估不同执行计划的成本。这些统计信息包括但不限于表的行数、索引的选择性（即索引中不同值的比例）、数据分布等。优化器利用这些信息来估计每个可能的执行计划的成本。
- 索引选择：优化器会分析可用的索引来确定是否可以使用某个索引来加速查询。这涉及到判断哪个索引能最有效地减少需要扫描的数据量。例如，对于一个特定的查询条件，优化器会选择那个能够过滤掉最多不相关记录的索引。
- 联接顺序：当查询涉及多个表的联接时，优化器会尝试找出最优的联接顺序。不同的联接顺序可能导致非常不同的性能表现，因为某些顺序可能会导致更少的中间结果集或更快的索引查找。
- 联接类型：MySQL支持多种联接算法，如嵌套循环联接（Nested Loop Join）、基于块的嵌套循环联接（Block Nested Loop Join）、哈希联接（Hash Join，在某些存储引擎中）以及排序-合并联接（Sort-Merge Join）。优化器会根据具体情况选择最合适的联接方法。
- 成本估算模型：MySQL使用了一种基于成本的优化策略，其中包含了对CPU成本、I/O成本等因素的估算。优化器将为每个候选执行计划计算一个总成本，并选择成本最低的那个。
- 查询缓存：尽管从MySQL 8.0开始默认禁用了查询缓存，但在早期版本中，如果存在相同的查询且其依赖的数据未改变，MySQL可以直接从查询缓存返回结果而不需重新计算执行计划。
- 提示（Hints）：用户可以通过SQL语句中的提示指导优化器的行为，比如强制使用某个索引或指定联接顺序。不过，除非必要，通常建议避免直接干预优化器的选择，因为它通常是基于最新统计信息做出的最佳决策。
通过上述过程，MySQL的查询优化器旨在为每个查询找到最优的执行路径，从而提高数据库的整体性能。
理解这些原则有助于开发者编写更加高效的查询语句，并在必要时采取适当措施（如更新统计信息、使用合适的索引等）以帮助优化器做出更好的决策。
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