SQL 不同於與其他編程語言的最明顯特徵是處理代碼的順序。在大數編程語言中，代碼按編碼順序被處理，但是在SQL語言中，第一個被處理的子句是FROM子句，儘管SELECT語句第一個出現，但是幾乎總是最後被處理。
每個步驟都會產生一個虛擬表，該虛擬表被用作下一個步驟的輸入。這些虛擬表對調用者（客戶端應用程序或者外部查詢）不可用。只是最後一步生成的表纔會返回 給調用者。如果沒有在查詢中指定某一子句，將跳過相應的步驟。
先來一段僞代碼，首先你能看懂麼？
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>
如果你知道每個關鍵字的意思，作用，如果你還用過的話，那再好不過了。但是，你知道這些語句，它們的執行順序你清楚麼？
準備工作
首先聲明下，一切測試操作都是在MySQL數據庫上完成，關於MySQL數據庫的一些簡單操作，請閱讀一下文章：
繼續做以下的前期準備工作：
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);
準備工作做完以後，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)
4、準備SQL邏輯查詢測試語句
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;
使用上述SQL查詢語句來獲得來自杭州，並且訂單數少於2的客戶。
SQL邏輯查詢語句執行順序
還記得上面給出的那一長串的SQL邏輯查詢規則麼？那麼，到底哪個先執行，哪個後執行呢？現在，我先給出一個查詢語句的執行順序：
(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>
上面在每條語句的前面都標明瞭執行順序號，那麼各條查詢語句是如何執行的呢？
邏輯查詢處理階段簡介
- FROM：對FROM子句中的前兩個表執行笛卡爾積（Cartesian product)(交叉聯接），生成虛擬表VT1
- ON：對VT1應用ON篩選器。只有那些使<join_condition>爲真的行才被插入VT2。
- OUTER(JOIN)：如果指定了OUTER JOIN（相對於CROSS JOIN 或(INNER JOIN),保留表（preserved table：左外部聯接把左表標記爲保留表，右外部聯接把右表標記爲保留表，完全外部聯接把兩個表都標記爲保留表）中未找到匹配的行將作爲外部行添加到 VT2,生成VT3.如果FROM子句包含兩個以上的表，則對上一個聯接生成的結果表和下一個表重複執行步驟1到步驟3，直到處理完所有的表爲止。
- WHERE：對VT3應用WHERE篩選器。只有使<where_condition>爲true的行才被插入VT4.
- GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表對VT4中的行分組，生成VT5.
- CUBE|ROLLUP：把超組(Suppergroups)插入VT5,生成VT6.
- HAVING：對VT6應用HAVING篩選器。只有使<having_condition>爲true的組纔會被插入VT7.
- SELECT：處理SELECT列表，產生VT8.
- DISTINCT：將重複的行從VT8中移除，產生VT9.
- ORDER BY：將VT9中的行按ORDER BY 子句中的列列表排序，生成遊標（VC10).
- TOP：從VC10的開始處選擇指定數量或比例的行，生成表VT11,並返回調用者。
注：
笛卡爾積簡單介紹：假設集合A={a, b}，集合B={0, 1, 2}，則兩個集合的笛卡爾積爲{(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}。
步驟10，按ORDER BY子句中的列列表排序上步返回的行，返回遊標VC10.這一步是第一步也是唯一一步可以使用SELECT列表中的列別名的步驟。這一步不同於其它步驟的 是，它不返回有效的表，而是返回一個遊標。SQL是基於集合理論的。集合不會預先對它的行排序，它只是成員的邏輯集合，成員的順序無關緊要。對錶進行排序 的查詢可以返回一個對象，包含按特定物理順序組織的行。ANSI把這種對象稱爲遊標。理解這一步是正確理解SQL的基礎。
因爲這一步不返回表（而是返回遊標），使用了ORDER BY子句的查詢不能用作表表達式。表表達式包括：視圖、內聯表值函數、子查詢、派生表和共用表達式。它的結果必須返回給期望得到物理記錄的客戶端應用程序。例如，下面的派生表查詢無效，併產生一個錯誤：
select * from(select orderid,customerid from orders order by orderid) as d
下面的視圖也會產生錯誤：
create view my_view as select * from orders order by orderid
在SQL中，表表達式中不允許使用帶有ORDER BY子句的查詢，而在T—SQL中卻有一個例外（應用TOP選項）。
所以要記住，不要爲表中的行假設任何特定的順序。換句話說，除非你確定要有序行，否則不要指定ORDER BY 子句。排序是需要成本的。
# 執行FROM語句
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。
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繫以後再開始呢？它們之間如何產生聯繫呢？——笛卡爾積
關於什麼是笛卡爾積，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
執行完笛卡爾積以後，接着就進行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條件篩選以後得到的有用數據，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爲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把左表記爲保留表，得到的結果爲：
+-------------+----------+----------+-------------+ | 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把右表記爲保留表，得到的結果爲：
+-------------+----------+----------+-------------+ | 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把左右表都作爲保留表，得到的結果爲：
+-------------+----------+----------+-------------+ | 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，最後生成虛擬表VT3。
由於我在準備的測試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>的記錄纔會輸出到虛擬表VT4中。當我們執行WHERE a.city = 'hangzhou'的時候，就會得到以下內容，並存在虛擬表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：
- 由於數據還沒有分組，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； - 由於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：
+-------------+----------+----------+-------------+ | 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
現在纔會執行到SELECT子句，不要以爲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 | +-------------+--------------+
不，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，以此來除重複數據。
由於我的測試SQL語句中並沒有使用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，然後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。對於沒有應用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。對於小數據，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。因爲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，然後再進行讀取，而掃描的過程是一個非常低效的過程。所以，對於大數據處理時，是非常有必要在應用層建立一定的緩存機制（貌似現在的大數據處理，都有緩存哦）。
參考文檔：