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  • MySQL的sql解析

    首先看一下示例语句

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    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 >

      

     然而它的执行顺序是这样的

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    1 FROM <left_table>
    2 ON <join_condition>
    3 <join_type> JOIN <right_table>  第二步和第三步会循环执行
    4 WHERE <where_condition>  第四步会循环执行,多个条件的执行顺序是从左往右的。
    5 GROUP BY <group_by_list>
    6 HAVING <having_condition>
    7 SELECT 分组之后才会执行SELECT
    8 DISTINCT <select_list>
    9 ORDER BY <order_by_condition>
    10 LIMIT <limit_number> 前9步都是SQL92标准语法。limit是MySQL的独有语法

      

    来看一个例子

    假设有表1和表2

    table1

    table2

    1、from

     2个表联合查询得到他们的笛卡尔积CROSS JOIN,产生 虚表VT1

    2、ON过滤

    对 虚表VT1 进行ON筛选,只有那些符合的行才会被记录在虚表VT2中。
    注意:这里因为语法限制,使用了'WHERE'代替,从中读者也可以感受到两者之间微妙的关系;

    3.OUTER JOIN添加外部列
    如果指定了 OUTER JOIN(比如left join、 right join) ,那么 保留表中未匹配的行 就会作为外部行 添加 到 虚
    拟表VT2 中,产生 虚拟表VT3 。
    如果FROM子句中包含两个以上的表的话,那么就会对上一个join连接产生的结果VT3和下一个表重复执行步骤1~3
    这三个步骤,一直到处理完所有的表为止

    4.WHERE
    对 虚拟表VT3 进行WHERE条件过滤。只有符合的记录才会被插入到 虚拟表VT4 中。

    5.GROUP BY
    根据group by子句中的列,对VT4中的记录进行分组操作,产生 虚拟表VT5 。
    注意:
    其后处理过程的语句,如SELECT,HAVING,所用到的列必须包含在GROUP BY中。对于没有出现的,得用聚合函
    数;
    原因:
    GROUP BY改变了对表的引用,将其转换为新的引用方式,能够对其进行下一级逻辑操作的列会减少;

    6.HAVING
    对 虚拟表VT5 应用having过滤,只有符合的记录才会被 插入到 虚拟表VT6 中。

     

    7.SELECT

    这个子句对SELECT子句中的元素进行处理,生成VT5表。
    (5-J1)计算表达式 计算SELECT 子句中的表达式,生成VT5-J1

    8.DISTINCT
    寻找VT5-1中的重复列,并删掉,生成VT5-J2
    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VT5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

     9.ORDER BY

    从 VT5-J2 中的表中,根据ORDER BY 子句的条件对结果进行排序,生成VT6表。
    注意:
    唯一可使用SELECT中别名的地方

    10.LIMIT(MySQL特有)

    LIMIT子句从上一步得到的 VT6虚拟表 中选出从指定位置开始的指定行数据

    注意:
    offset 和 rows 的正负带来的影响;
    当偏移量很大时效率是很低的,可以这么做:
    采用子查询的方式优化 ,在子查询里先从索引获取到最大id,然后倒序排,再取N行结果集
    采用INNER JOIN优化 ,JOIN子句里也优先从索引获取ID列表,然后直接关联查询获得最终结果

    解析顺序总结

    流程分析

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    1.  FROM(将最近的两张表,进行笛卡尔积)---VT1
    2.  ON(将VT1按照它的条件进行过滤)---VT2
    3.  LEFT JOIN(保留左表的记录)---VT3
    4.  WHERE(过滤VT3中的记录)--VT4…VTn
    5.  GROUP BY(对VT4的记录进行分组)---VT5
    6.  HAVING(对VT5中的记录进行过滤)---VT6
    7.  SELECT(对VT6中的记录,选取指定的列)--VT7
    8.  ORDER BY(对VT7的记录进行排序)--VT8
    9.  LIMIT(对排序之后的值进行分页)--MySQL特有的语法

      

    流程说明:

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    单表查询:根据 WHERE 条件过滤表中的记录,形成中间表(这个中间表对用户是不可见的);然后根据
    SELECT 的选择列选择相应的列进行返回最终结果。
     
     
    两表连接查询:对两表求积(笛卡尔积)并用 ON 条件和连接连接类型进行过滤形成中间表;然后根据
    WHERE条件过滤中间表的记录,并根据 SELECT 指定的列返回查询结果。
     
     
     
    笛卡尔积:行相乘、列相加
     
     
     
    多表连接查询:先对第一个和第二个表按照两表连接做查询,然后用查询结果和第三个表做连接查询,以此
    类推,直到所有的表都连接上为止,最终形成一个中间的结果表,然后根据WHERE条件过滤中间表的记录,
    并根据SELECT指定的列返回查询结果。

      

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