MySQL的逻辑查询语句的执行顺序
一 select语句关键字的定义顺序
select distinct <select_list> from <left_table> <join_type> join <right_table> on <join_condition> where <where_condition> group by <group_by_list> having <having_condition> order by <order_by_condition> limit <limit_number>
二 select语句关键字的执行顺序
(7) select (8) distinct <select_list> (1) from <left_table> (3) <join_type> join <right_table> (2) on <join_condition> (4) where <where_condition> (5) group by <group_by_list> (6) having <having_condition> (9) order by <order_by_condition> (10) limit <limit_number>
三 准备表和数据
\1. 新建一个测试数据库testdb；
create database testdb;
2.创建测试表table1和table2；
create table table1
(
customer_id varchar(10) not null,
city varchar(10) not null,
primary key(customer_id)
)engine=innodb default charset=utf8;
create table table2
(
order_id int not null auto_increment,
customer_id varchar(10),
primary key(order_id)
)engine=innodb default charset=utf8;
3.插入测试数据；
insert into table1(customer_id,city) values('163','hangzhou');
insert into table1(customer_id,city) values('9you','shanghai');
insert into table1(customer_id,city) values('tx','hangzhou');
insert into table1(customer_id,city) values('baidu','hangzhou');
insert into table2(customer_id) values('163');
insert into table2(customer_id) values('163');
insert into table2(customer_id) values('9you');
insert into table2(customer_id) values('9you');
insert into table2(customer_id) values('9you');
insert into table2(customer_id) values('tx');
insert into table2(customer_id) values(null);
准备工作做完以后，table1和table2看起来应该像下面这样
mysql> select * from table1; +-------------+----------+ | customer_id | city | +-------------+----------+ | 163 | hangzhou | | 9you | shanghai | | baidu | hangzhou | | tx | hangzhou | +-------------+----------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> select * from table2; +----------+-------------+ | order_id | customer_id | +----------+-------------+ | 1 | 163 | | 2 | 163 | | 3 | 9you | | 4 | 9you | | 5 | 9you | | 6 | tx | | 7 | null | +----------+-------------+ 7 rows in set (0.00 sec)
四 准备sql逻辑查询测试语句
#查询来自杭州，并且订单数少于2的客户。 select a.customer_id, count(b.order_id) as total_orders from table1 as a left join table2 as b on a.customer_id = b.customer_id where a.city = 'hangzhou' group by a.customer_id having count(b.order_id) < 2 order by total_orders desc;
五 执行顺序分析
在这些sql语句的执行过程中，都会产生一个虚拟表，用来保存sql语句的执行结果（这是重点），我现在就来跟踪这个虚拟表的变化，得到最终的查询结果的过程，来分析整个sql逻辑查询的执行顺序和过程。
执行from语句
第一步，执行from语句。我们首先需要知道最开始从哪个表开始的，这就是from告诉我们的。现在有了
关于什么是笛卡尔积，请自行google补脑。经过from语句对两个表执行笛卡尔积，会得到一个虚拟表，暂且叫vt1（vitual table 1），内容如下：
+-------------+----------+----------+-------------+ | customer_id | city | order_id | customer_id | +-------------+----------+----------+-------------+ | 163 | hangzhou | 1 | 163 | | 9you | shanghai | 1 | 163 | | baidu | hangzhou | 1 | 163 | | tx | hangzhou | 1 | 163 | | 163 | hangzhou | 2 | 163 | | 9you | shanghai | 2 | 163 | | baidu | hangzhou | 2 | 163 | | tx | hangzhou | 2 | 163 | | 163 | hangzhou | 3 | 9you | | 9you | shanghai | 3 | 9you | | baidu | hangzhou | 3 | 9you | | tx | hangzhou | 3 | 9you | | 163 | hangzhou | 4 | 9you | | 9you | shanghai | 4 | 9you | | baidu | hangzhou | 4 | 9you | | tx | hangzhou | 4 | 9you | | 163 | hangzhou | 5 | 9you | | 9you | shanghai | 5 | 9you | | baidu | hangzhou | 5 | 9you | | tx | hangzhou | 5 | 9you | | 163 | hangzhou | 6 | tx | | 9you | shanghai | 6 | tx | | baidu | hangzhou | 6 | tx | | tx | hangzhou | 6 | tx | | 163 | hangzhou | 7 | null | | 9you | shanghai | 7 | null | | baidu | hangzhou | 7 | null | | tx | hangzhou | 7 | null | +-------------+----------+----------+-------------+
总共有28（table1的记录条数 * table2的记录条数）条记录。这就是vt1的结果，接下来的操作就在vt1的基础上进行。
执行on过滤
执行完笛卡尔积以后，接着就进行on a.customer_id = b.customer_id条件过滤，根据on中指定的条件，去掉那些不符合条件的数据，得到vt2表，内容如下：
+-------------+----------+----------+-------------+ | customer_id | city | order_id | customer_id | +-------------+----------+----------+-------------+ | 163 | hangzhou | 1 | 163 | | 163 | hangzhou | 2 | 163 | | 9you | shanghai | 3 | 9you | | 9you | shanghai | 4 | 9you | | 9you | shanghai | 5 | 9you | | tx | hangzhou | 6 | tx | +-------------+----------+----------+-------------+
vt2就是经过on条件筛选以后得到的有用数据，而接下来的操作将在vt2的基础上继续进行。
添加外部行
这一步只有在连接类型为outer join时才发生，如left outer join、right outer join和full outer join。在大多数的时候，我们都是会省略掉outer关键字的，但outer表示的就是外部行的概念。
left outer join把左表记为保留表，得到的结果为：
+-------------+----------+----------+-------------+ | customer_id | city | order_id | customer_id | +-------------+----------+----------+-------------+ | 163 | hangzhou | 1 | 163 | | 163 | hangzhou | 2 | 163 | | 9you | shanghai | 3 | 9you | | 9you | shanghai | 4 | 9you | | 9you | shanghai | 5 | 9you | | tx | hangzhou | 6 | tx | | baidu | hangzhou | null | null | +-------------+----------+----------+-------------+
right outer join把右表记为保留表，得到的结果为：
+-------------+----------+----------+-------------+ | customer_id | city | order_id | customer_id | +-------------+----------+----------+-------------+ | 163 | hangzhou | 1 | 163 | | 163 | hangzhou | 2 | 163 | | 9you | shanghai | 3 | 9you | | 9you | shanghai | 4 | 9you | | 9you | shanghai | 5 | 9you | | tx | hangzhou | 6 | tx | | null | null | 7 | null | +-------------+----------+----------+-------------+
full outer join把左右表都作为保留表，得到的结果为：
+-------------+----------+----------+-------------+ | customer_id | city | order_id | customer_id | +-------------+----------+----------+-------------+ | 163 | hangzhou | 1 | 163 | | 163 | hangzhou | 2 | 163 | | 9you | shanghai | 3 | 9you | | 9you | shanghai | 4 | 9you | | 9you | shanghai | 5 | 9you | | tx | hangzhou | 6 | tx | | baidu | hangzhou | null | null | | null | null | 7 | null | +-------------+----------+----------+-------------+
添加外部行的工作就是在vt2表的基础上添加保留表中被过滤条件过滤掉的数据，非保留表中的数据被赋予null值，最后生成虚拟表vt3。
由于我在准备的测试sql查询逻辑语句中使用的是left join，过滤掉了以下这条数据：
| baidu | hangzhou | null | null |
现在就把这条数据添加到vt2表中，得到的vt3表如下：
+-------------+----------+----------+-------------+ | customer_id | city | order_id | customer_id | +-------------+----------+----------+-------------+ | 163 | hangzhou | 1 | 163 | | 163 | hangzhou | 2 | 163 | | 9you | shanghai | 3 | 9you | | 9you | shanghai | 4 | 9you | | 9you | shanghai | 5 | 9you | | tx | hangzhou | 6 | tx | | baidu | hangzhou | null | null | +-------------+----------+----------+-------------+
接下来的操作都会在该vt3表上进行。
执行where过滤
对添加外部行得到的vt3进行where过滤，只有符合
+-------------+----------+----------+-------------+ | customer_id | city | order_id | customer_id | +-------------+----------+----------+-------------+ | 163 | hangzhou | 1 | 163 | | 163 | hangzhou | 2 | 163 | | tx | hangzhou | 6 | tx | | baidu | hangzhou | null | null | +-------------+----------+----------+-------------+
但是在使用where子句时，需要注意以下两点：
- 由于数据还没有分组，因此现在还不能在where过滤器中使用
where_condition=min(col)这类对分组统计的过滤； - 由于还没有进行列的选取操作，因此在select中使用列的别名也是不被允许的，如：
select city as c from t where c='shanghai';是不允许出现的。
执行group by分组
grou by子句主要是对使用where子句得到的虚拟表进行分组操作。我们执行测试语句中的group by a.customer_id，就会得到以下内容(默认只显示组内第一条)：
+-------------+----------+----------+-------------+ | customer_id | city | order_id | customer_id | +-------------+----------+----------+-------------+ | 163 | hangzhou | 1 | 163 | | baidu | hangzhou | null | null | | tx | hangzhou | 6 | tx | +-------------+----------+----------+-------------+
得到的内容会存入虚拟表vt5中，此时，我们就得到了一个vt5虚拟表，接下来的操作都会在该表上完成。
执行having过滤
having子句主要和group by子句配合使用，对分组得到的vt5虚拟表进行条件过滤。当我执行测试语句中的having count(b.order_id) < 2时，将得到以下内容：
+-------------+----------+----------+-------------+ | customer_id | city | order_id | customer_id | +-------------+----------+----------+-------------+ | baidu | hangzhou | null | null | | tx | hangzhou | 6 | tx | +-------------+----------+----------+-------------+
这就是虚拟表vt6。
select列表
现在才会执行到select子句，不要以为select子句被写在第一行，就是第一个被执行的。
我们执行测试语句中的select a.customer_id, count(b.order_id) as total_orders，从虚拟表vt6中选择出我们需要的内容。我们将得到以下内容：
+-------------+--------------+ | customer_id | total_orders | +-------------+--------------+ | baidu | 0 | | tx | 1 | +-------------+--------------+
还没有完，这只是虚拟表vt7。
执行distinct子句
如果在查询中指定了distinct子句，则会创建一张内存临时表（如果内存放不下，就需要存放在硬盘了）。这张临时表的表结构和上一步产生的虚拟表vt7是一样的，不同的是对进行distinct操作的列增加了一个唯一索引，以此来除重复数据。
由于我的测试sql语句中并没有使用distinct，所以，在该查询中，这一步不会生成一个虚拟表。
执行order by子句
对虚拟表中的内容按照指定的列进行排序，然后返回一个新的虚拟表，我们执行测试sql语句中的order by total_orders desc，就会得到以下内容：
+-------------+--------------+ | customer_id | total_orders | +-------------+--------------+ | tx | 1 | | baidu | 0 | +-------------+--------------+
可以看到这是对total_orders列进行降序排列的。上述结果会存储在vt8中。
执行limit子句
limit子句从上一步得到的vt8虚拟表中选出从指定位置开始的指定行数据。对于没有应用order by的limit子句，得到的结果同样是无序的，所以，很多时候，我们都会看到limit子句会和order by子句一起使用。
mysql数据库的limit支持如下形式的选择：
limit n, m
表示从第n条记录开始选择m条记录。而很多开发人员喜欢使用该语句来解决分页问题。对于小数据，使用limit子句没有任何问题，当数据量非常大的时候，使用limit n, m是非常低效的。因为limit的机制是每次都是从头开始扫描，如果需要从第60万行开始，读取3条数据，就需要先扫描定位到60万行，然后再进行读取，而扫描的过程是一个非常低效的过程。所以，对于大数据处理时，是非常有必要在应用层建立一定的缓存机制（现在的大数据处理，大都使用缓存）
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