一.SQL语句定义顺序
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.准备测试
1. 新建一个测试数据库TestDB;
CREATE DATABASE TestDB DEFAULT charset utf8;2.创建测试表table1和table2;
创建表
3.插入测试数据
4.效果
5.准备SQL逻辑查询测试语句
SELECTa.customer_id,COUNT(b.order_id)astotal_ordersFROM table1 AS a LEFT 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;SQL语句解释: 获得来自杭州，并且订单数少于2的客户
三.SQL逻辑查询语句执行顺序
还记得上面给出的那一长串的SQL逻辑查询规则么？那么，到底哪个先执行，哪个后执行呢？现在，我先给出一个查询语句的执行顺序：
(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>上面在每条语句的前面都标明了执行顺序号，不要问我怎么知道这个顺序的。我也是读各种“武林秘籍”才得知的. 如果你有功夫，去阅读一下mysql的源码，也会得出这个结果的
四.SQL执行先后顺序分析
重点:
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），我们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。
1.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<left_table>和<right_table>两个表，我们到底从哪个表开始，还是从两个表进行某种联系以后再开始呢？它们之间如何产生联系呢？——笛卡尔积经过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。
2.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 | +-------------+----------+----------+-------------+T2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。
3.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。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 | +-------------+----------+----------+-------------+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。
4.执行WHERE过滤
对添加外部行得到的VT3进行WHERE过滤，只有符合<where_condition>的记录才会输出到虚拟表VT4中。当我们执行
WHERE a.city = ‘hangzhou‘的时候，就会得到以下内容，并存在虚拟表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。5.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：+-------------+----------+----------+-------------+ | 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。
6.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。
7.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 | +-------------+--------------+不，还没有完，这只是虚拟表VT7。
8.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。
9.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。
10.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（貌似现在的大数据处理，都有缓存哦）.