MySQL读取数据优先从InnoDB缓冲池（Buffer Pool）获取，未命中时才从.ibd文件加载16KB数据页；即使单行查询也按页加载，可能触发逻辑读或物理读。
MySQL执行SELECT时数据从哪来
MySQL读取数据不是直接从磁盘文件里逐行扒，而是优先走缓冲池（Buffer Pool）。只要查询的页（page）已在innodb_buffer_pool中，就直接内存返回；没命中才触发物理读，把对应16KB的数据页从.ibd文件加载进内存。
注意：即使表很小、只有一行，也必须按页为单位加载——不会跳过页结构去“读一行”。所以SELECT * FROM t WHERE id = 1仍可能引发一次逻辑读（buffer pool lookup），甚至一次物理读（disk I/O）。
为什么EXPLAIN显示type=ALL却没扫全表
type=ALL只表示没用上索引做查找，但不等于真把每行都读一遍。InnoDB实际读取范围取决于：WHERE条件是否能利用隐式下推、是否被优化器提前剪枝、以及MVCC版本链是否跳过大量旧版本行。
- 如果表有200万行，但
WHERE status = 'active'只匹配100行，且status无索引，InnoDB仍要遍历所有聚簇索引页，但每页内只检查满足条件的记录——不是每行都解包、不是每行都构造完整结果集 - 若事务隔离级别是
REPEATABLE READ，还要沿着undo日志链判断可见性，这部分开销不体现在rows_examined里 -
Handler_read_next状态变量比Rows_examined更贴近真实数据访问次数，可用SHOW STATUS LIKE 'Handler%'查看
SELECT过程中哪些环节会阻塞写入
InnoDB对读操作本身几乎不加锁（快照读），但某些场景仍会间接影响写入性能：
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- 大范围
SELECT ... FOR UPDATE或SELECT ... LOCK IN SHARE MODE会持有记录锁或间隙锁，阻塞并发DML - 全表扫描类查询若持续时间长，会延长
dict_table_t::n_rec_locks统计周期，增加元数据锁（MDL）争用，卡住ALTER TABLE - Buffer Pool被大量只读查询占满，导致后续UPDATE/INSERT所需的脏页刷盘延迟上升，间接拖慢写入吞吐
数据从磁盘到客户端经历了几层拷贝
典型路径：磁盘文件 → OS Page Cache → InnoDB Buffer Pool → MySQL Server内存临时结构（如JOIN中间结果）→ 网络发送缓冲区 → 客户端socket接收缓冲区。
关键点：
- Linux默认启用
innodb_use_native_aio=ON，异步IO可减少线程等待，但若磁盘是机械盘或队列深度低，反而增加延迟 -
net_buffer_length和max_allowed_packet决定了Server层每次组装多少行再发给网络栈；太小会导致频繁系统调用，太大可能触发TCP分片或OOM - 客户端fetch行为影响极大：Python的
cursor.fetchall()是一次性拉完，而fetchone()配合循环才是流式读取，避免Server端缓存整张结果集
真正耗时的往往不在SQL解析，而在数据在各层间搬运和序列化——尤其是大字段（TEXT/BLOB）未设置NO_CACHE提示时，会被反复复制多次。
