- 连接器：建立连接，管理连接、校验用户身份；
- 查询缓存：查询语句如果命中查询缓存则直接返回，否则继续往下执行。MySQL 8.0 已删除该模块；
- 解析 SQL，通过解析器对 SQL 查询语句进行词法分析、语法分析，然后构建语法树，方便后续模块读取表名、字段、语句类型；
- 执行 SQL：执行 SQL 共有三个阶段：1) 预处理阶段：检查表或字段是否存在；将 select * 中的 * 符号扩展为表上的所有列。 2) 优化阶段：基于查询成本的考虑， 选择查询成本最小的执行计划； 3)执行阶段：根据执行计划执行 SQL 查询语句，从存储引擎读取记录，返回给客户端；
索引下推
索引下推能够减少二级索引在查询时的回表操作，提高查询的效率，因为它将 Server 层部分负责的事情，交给存储引擎层去处理了。
select * from t_user where age > 20 and reward = 100000;
联合索引当遇到范围查询 (>、<) 就会停止匹配，也就是 age 字段能用到联合索引，但是 reward 字段则无法利用到索引。
没有索引下推的时候，每查询到一条二级索引记录，都要进行回表操作，然后将记录返回给 Server，接着 Server 再判断该记录的 reward 是否等于 100000。
使用了索引下推后，虽然 reward 列无法使用到联合索引，但是因为它包含在联合索引（age，reward）里，所以直接在存储引擎过滤出满足 reward = 100000 的记录后，才去执行回表操作获取整个记录。相比于没有使用索引下推，节省了很多回表操作。
当你发现执行计划里的 Extr 部分显示了 “Using index condition”，说明使用了索引下推。
索引覆盖
select id from product where id > 1 and name like 'i%';
这条查询语句的结果既可以使用主键索引，也可以使用普通索引，但是执行的效率会不同。这时，就需要优化器来决定使用哪个索引了。
很显然这条查询语句是覆盖索引，直接在二级索引就能查找到结果（因为二级索引的 B+ 树的叶子节点的数据存储的是主键值），就没必要在主键索引查找了，因为查询主键索引的 B+ 树的成本会比查询二级索引的 B+ 的成本大，优化器基于查询成本的考虑，会选择查询代价小的普通索引。
在下图中执行计划，我们可以看到，执行过程中使用了普通索引（name），Exta 为 Using index，这就是表明使用了覆盖索引优化。
