爲了弄清楚mysql查詢原理，我們得先了解mysql基礎架構，然後再分析原理，最後根據具體例子分析
一、 mysql基礎架構
1、連接器管理
首先是數據庫連接器，主要負責和客戶端建立連接、權限獲取、管理連接等，由於整個建連的過程比較複雜，所以儘量使用長連接。如果數據庫發生異常後爲了快速恢復，可重啓系統重新建立連接。
2、Mysql緩存
mysql請求首先看緩存數據，key爲sql語句value爲查詢的結果，如果存在則直接返回。如果沒有則直接往下走。
注意：mysql緩存對於一些靜態數據比較適合，對於實時性高的數據最好不要使用。
3、分析器
對你執行的sql語句進行解析，首先是詞法分析包括一些關鍵字識別，然後語法分析，查看這條語句是否符合mysql語句
4、優化器
通過你的語句分析，發現那些查詢命中索引，還有表之間的連接順序等
5、執行器
通過上面一系列的驗證，使用引擎提供的接口。經過不斷的執行將查詢的結果存放在結果集中，通過explain可以看到執行器具體掃描了多少行。
二、sql語句的執行流程
首先要清楚redo log和binlog兩個日誌模塊
1、redo log（InnoDB特有的日誌模塊） 重做日誌文件，用於記錄事務操作的變化，記錄修改後的值，不管事務是否提交。保證數據的完整性。其中redo log是固定大小的，是從頭開始寫，寫到末尾在從頭開始。同時會有兩個指針，一個記錄寫入的位置，一個標記，當前擦除的位置，不斷的循環。整個過程稱爲crash-safe。即時數據庫異常，也會有記錄
2、binlog 歸檔日誌文件，用於記錄對mysql數據庫執行更改的所有操作。binlog是追加寫，不會覆蓋之前的。
接下來介紹一下mysql更新一條語句的流程。
update tb_area SET area_name = "beijing" WHERE area_id = 1
1） 首先執行器通過id查到這條記錄（搜索樹或者查找數據頁） ，並加載到內存中。
2）然後對這條記錄的area_name調用引擎寫入接口，進行修改。
3）修改內存中的值，同時更新redolog告知執行器完成寫入（狀態置爲prepare），可以提交事務，執行器將這條操作記錄記錄在binlog，寫入磁盤
4）完成上述一系列的操作，執行器調用事務提交接口（redolog狀態置爲commit），完成更新操作。
注意：Mysql的redolog模塊寫入拆成2步走，prepare和commit，稱爲兩階段提交。 整個過程爲1、redolog的prepare狀態 2、binlog的寫入 3、redolog的commit狀態，保證Mysql的可靠性。
如果binlog沒有寫入並沒有提交事務回滾
如果binlog寫入事務沒提交，數據庫回覆後自動完成commit
三、Join的實現原理
5.5 版本之前，MySQL本身只支持一種表間關聯方式，就是嵌套循環(Nested Loop Join)。如果關聯表的數據量很大，則join關聯的執行時間會非常長。在5.5以後的版本中，MySQL通過引入BNLJ算法來優化嵌套執行。
mysql底層join實現只支持一種算法：嵌套循環連接（Nested-Loop Join）,nested-Loop-Join有三種變種：
Simple Nested-Loop Join 簡單嵌套循環連接
Index Nested-Loop Join 索引嵌套循環連接
Block Nested-Loop Join 塊索引嵌套連接
1.Simple Nested-Loop Join：
如圖，A爲驅動表，B爲匹配表。 從A中取出數據1，遍歷B，將匹配到的數據放到result.. 以此類推，每條A表數據都會輪詢B表。
2.Index Nested-Loop Join（索引嵌套）：
這個需要查詢時，關聯非驅動表（也就是匹配表）的索引，通過索引來減少比較，加速查詢。
在查詢時驅動表會根據關聯字段的索引 到非驅動表查找數據，找到對應的值，此時分爲兩種情況：
如果索引不是主鍵索引的話，需要進行回表查詢（根據索引攜帶的主鍵信息查詢數據） 不是主鍵時，要進行多次回表查詢，先關聯索引，再根據主鍵ID查詢，性能上要慢很多。
如果關聯字段是非驅動表的主鍵時，性能會非常高，直接就能定位到數據。
這裏不懂的可以看下我的這個博客中的Inoodb引擎下的索引與主鍵存儲圖：
3.Block Nested-Loop Join（塊嵌套）：
如果關聯的是非驅動表的索引會走索引嵌套，但如果join的列不是索引，就會採用Block Nested-Loop Join。 首先將驅動表的結果集中 所有與join相關的列都先緩存到join buffer中（這樣當查找完成時，就可以將匹配到的記錄從內存與非驅動表放到result返回），然後批量與匹配表進行匹配，將第一種中的多次比較合併爲一次，降低了非驅動表的訪問頻率。 默認情況下join_buffer_size=256K（可以通過show variables like 'join_%' 查看大小）。
BNL 算法:將外層循環的行/結果集存入join buffer, 內層循環的每一行與整個buffer中的記錄做比較，從而減少內層循環的次數.
舉例來說，外層循環的結果集是100行，使用NLJ 算法需要掃描內部表100次，如果使用BNL算法，先把對Outer Loop表(外部表)每次讀取的10行記錄放到join buffer,然後在InnerLoop表(內部表)中直接匹配這10行數據，內存循環就可以一次與這10行進行比較, 這樣只需要比較10次，對內部表的掃描減少了9/10。所以BNL算法就能夠顯著減少內層循環表掃描的次數.
當有兩個表以上join時：
兩個表以上join時也會用到join buffer，會將前兩個表的結果集緩存下來，然後與第三個表比較，再返回result。建議把join buffer開大點，因爲當join buffer不夠用時會對數據進行分段（例如將後一千條數據放入硬盤）將內存存不下的數據放入硬盤，這樣讀寫會產生IO從而減緩速度。