MySQL架构总览->查询执行流程->SQL解析顺序
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了MySQL架构总览->查询执行流程->SQL解析顺序，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含8079字，纯文字阅读大概需要12分钟。
内容图文
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 >
1 FROM <left_table> 2 ON <join_condition> 3 <join_type> JOIN <right_table> 4 WHERE <where_condition> 5 GROUP BY <group_by_list> 6 HAVING <having_condition> 7 SELECT 8 DISTINCT <select_list> 9 ORDER BY <order_by_condition> 10 LIMIT <limit_number>
create database testQuery2.创建测试表
CREATE TABLE table1
(
uid VARCHAR(10) NOT NULL,
name VARCHAR(10) NOT NULL,
PRIMARY KEY(uid)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;
CREATE TABLE table2
(
oid INT NOT NULL auto_increment,
uid VARCHAR(10),
PRIMARY KEY(oid)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;
INSERT INTO table1(uid,name) VALUES(‘aaa‘,‘mike‘),(‘bbb‘,‘jack‘),(‘ccc‘,‘mike‘),(‘ddd‘,‘mike‘); INSERT INTO table2(uid) VALUES(‘aaa‘),(‘aaa‘),(‘bbb‘),(‘bbb‘),(‘bbb‘),(‘ccc‘),(NULL);
SELECT
a.uid,
count(b.oid) AS total
FROM
table1 AS a
LEFT JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
WHERE
a. NAME = ‘mike‘
GROUP BY
a.uid
HAVING
count(b.oid) < 2
ORDER BY
total DESC
LIMIT 1;
！现在开始SQL解析之旅吧！ 1. FROM 当涉及多个表的时候，左边表的输出会作为右边表的输入，之后会生成一个虚拟表VT1。 (1-J1)笛卡尔积 计算两个相关联表的笛卡尔积(CROSS JOIN) ，生成虚拟表VT1-J1。
mysql> select * from table1,table2; +-----+------+-----+------+ | uid | name | oid | uid | +-----+------+-----+------+ | aaa | mike | 1 | aaa | | bbb | jack | 1 | aaa | | ccc | mike | 1 | aaa | | ddd | mike | 1 | aaa | | aaa | mike | 2 | aaa | | bbb | jack | 2 | aaa | | ccc | mike | 2 | aaa | | ddd | mike | 2 | aaa | | aaa | mike | 3 | bbb | | bbb | jack | 3 | bbb | | ccc | mike | 3 | bbb | | ddd | mike | 3 | bbb | | aaa | mike | 4 | bbb | | bbb | jack | 4 | bbb | | ccc | mike | 4 | bbb | | ddd | mike | 4 | bbb | | aaa | mike | 5 | bbb | | bbb | jack | 5 | bbb | | ccc | mike | 5 | bbb | | ddd | mike | 5 | bbb | | aaa | mike | 6 | ccc | | bbb | jack | 6 | ccc | | ccc | mike | 6 | ccc | | ddd | mike | 6 | ccc | | aaa | mike | 7 | NULL | | bbb | jack | 7 | NULL | | ccc | mike | 7 | NULL | | ddd | mike | 7 | NULL | +-----+------+-----+------+ 28 rows in set (0.00 sec)
(1-J2)ON过滤 基于虚拟表VT1-J1这一个虚拟表进行过滤，过滤出所有满足ON 谓词条件的列，生成虚拟表VT1-J2。 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；
mysql> SELECT
-> *
-> FROM
-> table1,
-> table2
-> WHERE
-> table1.uid = table2.uid
-> ;
+-----+------+-----+------+
| uid | name | oid | uid |
+-----+------+-----+------+
| aaa | mike | 1 | aaa |
| aaa | mike | 2 | aaa |
| bbb | jack | 3 | bbb |
| bbb | jack | 4 | bbb |
| bbb | jack | 5 | bbb |
| ccc | mike | 6 | ccc |
+-----+------+-----+------+
6 rows in set (0.00 sec)
(1-J3)添加外部列 如果使用了外连接(LEFT,RIGHT,FULL)，主表（保留表）中的不符合ON条件的列也会被加入到VT1-J2中，作为外部行，生成虚拟表VT1-J3。
mysql> SELECT
-> *
-> FROM
-> table1 AS a
-> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid;
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid | uid |
+-----+------+------+------+
| aaa | mike | 1 | aaa |
| aaa | mike | 2 | aaa |
| bbb | jack | 3 | bbb |
| bbb | jack | 4 | bbb |
| bbb | jack | 5 | bbb |
| ccc | mike | 6 | ccc |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
7 rows in set (0.00 sec)
下面从网上找到一张很形象的关于‘SQL JOINS‘的解释图，如若侵犯了你的权益，请劳烦告知删除，谢谢。
2. WHERE
对VT1过程中生成的临时表进行过滤，满足WHERE子句的列被插入到VT2表中。
注意：
此时因为分组，不能使用聚合运算；也不能使用SELECT中创建的别名；
与ON的区别：
如果有外部列，ON针对过滤的是关联表，主表（保留表）会返回所有的列；
如果没有添加外部列，两者的效果是一样的；
应用：
对主表的过滤应该放在WHERE；
对于关联表，先条件查询后连接则用ON，先连接后条件查询则用WHERE；
mysql> SELECT
-> *
-> FROM
-> table1 AS a
-> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
-> WHERE
-> a. NAME = ‘mike‘;
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid | uid |
+-----+------+------+------+
| aaa | mike | 1 | aaa |
| aaa | mike | 2 | aaa |
| ccc | mike | 6 | ccc |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
4 rows in set (0.00 sec)
3. GROUP BY 这个子句会把VT2中生成的表按照GROUP BY中的列进行分组。生成VT3表。 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； 我的理解是： 根据分组字段，将具有相同分组字段的记录归并成一条记录，因为每一个分组只能返回一条记录，除非是被过滤掉了，而不在分组字段里面的字段可能会有多个值，多个值是无法放进一条记录的，所以必须通过聚合函数将这些具有多值的列转换成单值；
mysql> SELECT
-> *
-> FROM
-> table1 AS a
-> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
-> WHERE
-> a. NAME = ‘mike‘
-> GROUP BY
-> a.uid;
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid | uid |
+-----+------+------+------+
| aaa | mike | 1 | aaa |
| ccc | mike | 6 | ccc |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)
4. HAVING 这个子句对VT3表中的不同的组进行过滤，只作用于分组后的数据，满足HAVING条件的子句被加入到VT4表中。
mysql> SELECT
-> *
-> FROM
-> table1 AS a
-> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
-> WHERE
-> a. NAME = ‘mike‘
-> GROUP BY
-> a.uid
-> HAVING
-> count(b.oid) < 2;
+-----+------+------+------+
| uid | name | oid | uid |
+-----+------+------+------+
| ccc | mike | 6 | ccc |
| ddd | mike | NULL | NULL |
+-----+------+------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
5. 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 (5-J2)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。
mysql> SELECT
-> a.uid,
-> count(b.oid) AS total
-> FROM
-> table1 AS a
-> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
-> WHERE
-> a. NAME = ‘mike‘
-> GROUP BY
-> a.uid
-> HAVING
-> count(b.oid) < 2;
+-----+-------+
| uid | total |
+-----+-------+
| ccc | 1 |
| ddd | 0 |
+-----+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
6.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；
mysql> SELECT
-> a.uid,
-> count(b.oid) AS total
-> FROM
-> table1 AS a
-> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
-> WHERE
-> a. NAME = ‘mike‘
-> GROUP BY
-> a.uid
-> HAVING
-> count(b.oid) < 2
-> ORDER BY
-> total DESC;
+-----+-------+
| uid | total |
+-----+-------+
| ccc | 1 |
| ddd | 0 |
+-----+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
7.LIMIT 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
mysql> SELECT
-> a.uid,
-> count(b.oid) AS total
-> FROM
-> table1 AS a
-> LEFT JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid
-> WHERE
-> a. NAME = ‘mike‘
-> GROUP BY
-> a.uid
-> HAVING
-> count(b.oid) < 2
-> ORDER BY
-> total DESC
-> LIMIT 1;
+-----+-------+
| uid | total |
+-----+-------+
| ccc | 1 |
+-----+-------+
1 row in set (0.00 sec)
至此SQL的解析之旅就结束了，上图总结一下：
参考书籍：
《MySQL性能调优与架构实践》
《MySQL技术内幕：SQL编程》
MySQL架构总览->查询执行流程->SQL解析顺序
标签：fse arc 调优 prim 获得 唯一索引 感受 incr strong
本文系统来源：http://www.cnblogs.com/apple99/p/7487453.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的MySQL架构总览->查询执行流程->SQL解析顺序全部内容，希望文章能够帮你解决MySQL架构总览->查询执行流程->SQL解析顺序所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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来源：【匿名】