mysql五補充部分:SQL邏輯查詢語句執行順序一 SELECT語句關鍵字的定義順序 二 SELECT語句關鍵字的執行順序 三 準備表和數據 四 準備SQL邏輯查詢測試語句 五 執行順序分析 一 SELECT語句關鍵字的定義順序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語句關鍵字的執行順序(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 準備表和數據 1. 新建一個測試數據庫TestDB；create database TestDB; 2.創建測試表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.插入測試數據；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);準備工作做完以后，table1和table2看起來應該像下面這樣：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 準備SQL邏輯查詢測試語句#查詢來自杭州，并且訂單數少于2的客戶。 SELECT a.customer_id, COUNT(b.order_id) as total_ordersFROM table1 AS aLEFT JOIN table2 AS bON a.customer_id = b.customer_idWHERE a.city = 'hangzhou'GROUP BY a.customer_idHAVING count(b.order_id) < 2ORDER BY total_orders DESC;五 執行順序分析 在這些SQL語句的執行過程中，都會產生一個虛擬表，用來保存SQL語句的執行結果（這是重點），我現在就來跟蹤這個虛擬表的變化，得到最終的查詢結果的過程，來分析整個SQL邏輯查詢的執行順序和過程。執行FROM語句第一步，執行FROM語句。我們首先需要知道最開始從哪個表開始的，這就是FROM告訴我們的。現在有了<left_table>和<right_table>兩個表，我們到底從哪個表開始，還是從兩個表進行某種聯系以后再開始呢？它們之間如何產生聯系呢？——笛卡爾積關于什么是笛卡爾積，請自行Google補腦。經過FROM語句對兩個表執行笛卡爾積，會得到一個虛擬表，暫且叫VT1（vitual table 1），內容如下：+-------------+----------+----------+-------------+ | 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 | +-------------+----------+----------+-------------+總共有28（table1的記錄條數 * table2的記錄條數）條記錄。這就是VT1的結果，接下來的操作就在VT1的基礎上進行。執行ON過濾執行完笛卡爾積以后，接著就進行ON a.customer_id = b.customer_id條件過濾，根據ON中指定的條件，去掉那些不符合條件的數據，得到VT2表，內容如下：+-------------+----------+----------+-------------+ | 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就是經過ON條件篩選以后得到的有用數據，而接下來的操作將在VT2的基礎上繼續進行。添加外部行這一步只有在連接類型為OUTER JOIN時才發生，如LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN和FULL OUTER JOIN。在大多數的時候，我們都是會省略掉OUTER關鍵字的，但OUTER表示的就是外部行的概念。LEFT OUTER JOIN把左表記為保留表，得到的結果為：+-------------+----------+----------+-------------+ | 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把右表記為保留表，得到的結果為：+-------------+----------+----------+-------------+ | 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把左右表都作為保留表，得到的結果為：+-------------+----------+----------+-------------+ | 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表的基礎上添加保留表中被過濾條件過濾掉的數據，非保留表中的數據被賦予NULL值，最后生成虛擬表VT3。由于我在準備的測試SQL查詢邏輯語句中使用的是LEFT JOIN，過濾掉了以下這條數據：| baidu | hangzhou | NULL | NULL | 現在就把這條數據添加到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 | +-------------+----------+----------+-------------+接下來的操作都會在該VT3表上進行。執行WHERE過濾對添加外部行得到的VT3進行WHERE過濾，只有符合<where_condition>的記錄才會輸出到虛擬表VT4中。當我們執行WHERE a.city = 'hangzhou'的時候，就會得到以下內容，并存在虛擬表VT4中：+-------------+----------+----------+-------------+ | 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子句時，需要注意以下兩點：由于數據還沒有分組，因此現在還不能在WHERE過濾器中使用where_condition=MIN(col)這類對分組統計的過濾； 由于還沒有進行列的選取操作，因此在SELECT中使用列的別名也是不被允許的，如：SELECT city as c FROM t WHERE c='shanghai';是不允許出現的。 執行GROUP BY分組GROU BY子句主要是對使用WHERE子句得到的虛擬表進行分組操作。我們執行測試語句中的GROUP BY a.customer_id，就會得到以下內容(默認只顯示組內第一條)：+-------------+----------+----------+-------------+ | customer_id | city | order_id | customer_id | +-------------+----------+----------+-------------+ | 163 | hangzhou | 1 | 163 | | baidu | hangzhou | NULL | NULL | | tx | hangzhou | 6 | tx | +-------------+----------+----------+-------------+得到的內容會存入虛擬表VT5中，此時，我們就得到了一個VT5虛擬表，接下來的操作都會在該表上完成。執行HAVING過濾HAVING子句主要和GROUP BY子句配合使用，對分組得到的VT5虛擬表進行條件過濾。當我執行測試語句中的HAVING count(b.order_id) < 2時，將得到以下內容：+-------------+----------+----------+-------------+ | customer_id | city | order_id | customer_id | +-------------+----------+----------+-------------+ | baidu | hangzhou | NULL | NULL | | tx | hangzhou | 6 | tx | +-------------+----------+----------+-------------+ 這就是虛擬表VT6。SELECT列表現在才會執行到SELECT子句，不要以為SELECT子句被寫在第一行，就是第一個被執行的。我們執行測試語句中的SELECT a.customer_id, COUNT(b.order_id) as total_orders，從虛擬表VT6中選擇出我們需要的內容。我們將得到以下內容：+-------------+--------------+ | customer_id | total_orders | +-------------+--------------+ | baidu | 0 | | tx | 1 | +-------------+--------------+ 還沒有完，這只是虛擬表VT7。執行DISTINCT子句如果在查詢中指定了DISTINCT子句，則會創建一張內存臨時表（如果內存放不下，就需要存放在硬盤了）。這張臨時表的表結構和上一步產生的虛擬表VT7是一樣的，不同的是對進行DISTINCT操作的列增加了一個唯一索引，以此來除重復數據。由于我的測試SQL語句中并沒有使用DISTINCT，所以，在該查詢中，這一步不會生成一個虛擬表。執行ORDER BY子句對虛擬表中的內容按照指定的列進行排序，然后返回一個新的虛擬表，我們執行測試SQL語句中的ORDER BY total_orders DESC，就會得到以下內容：+-------------+--------------+ | customer_id | total_orders | +-------------+--------------+ | tx | 1 | | baidu | 0 | +-------------+--------------+ 可以看到這是對total_orders列進行降序排列的。上述結果會存儲在VT8中。執行LIMIT子句LIMIT子句從上一步得到的VT8虛擬表中選出從指定位置開始的指定行數據。對于沒有應用ORDER BY的LIMIT子句，得到的結果同樣是無序的，所以，很多時候，我們都會看到LIMIT子句會和ORDER BY子句一起使用。MySQL數據庫的LIMIT支持如下形式的選擇：LIMIT n, m 表示從第n條記錄開始選擇m條記錄。而很多開發人員喜歡使用該語句來解決分頁問題。對于小數據，使用LIMIT子句沒有任何問題，當數據量非常大的時候，使用LIMIT n, m是非常低效的。因為LIMIT的機制是每次都是從頭開始掃描，如果需要從第60萬行開始，讀取3條數據，就需要先掃描定位到60萬行，然后再進行讀取，而掃描的過程是一個非常低效的過程。所以，對于大數據處理時，是非常有必要在應用層建立一定的緩存機制（現在的大數據處理，大都使用緩存）

?

轉載于:https://www.cnblogs.com/mengqingjian/articles/8521304.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql五补充部分:SQL逻辑查询语句执行顺序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。