SQL 不同于与其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大数编程语言中，代码按编码顺序被处理，但是在SQL语言中，第一个被处理的子句是FROM子句，尽管SELECT语句第一个出现，但是几乎总是最后被处理。
每个步骤都会产生一个虚拟表，该虚拟表被用作下一个步骤的输入。这些虚拟表对调用者（客户端应用程序或者外部查询）不可用。只是最后一步生成的表才会返回 给调用者。如果没有在查询中指定某一子句，将跳过相应的步骤。
先来一段伪代码，首先你能看懂么？
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>
如果你知道每个关键字的意思，作用，如果你还用过的话，那再好不过了。但是，你知道这些语句，它们的执行顺序你清楚么？
准备工作
首先声明下，一切测试操作都是在MySQL数据库上完成，关于MySQL数据库的一些简单操作，请阅读一下文章：
继续做以下的前期准备工作：
1、新建一个测试数据库TestDB；
create database TestDB;
2、创建测试表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、插入测试数据；
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);
准备工作做完以后，table1和table2看起来应该像下面这样：
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、准备SQL逻辑查询测试语句
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查询语句来获得来自杭州，并且订单数少于2的客户。
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，那么各条查询语句是如何执行的呢？
逻辑查询处理阶段简介
- FROM：对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积（Cartesian product)(交叉联接），生成虚拟表VT1
- ON：对VT1应用ON筛选器。只有那些使<join_condition>为真的行才被插入VT2。
- OUTER(JOIN)：如果指定了OUTER JOIN（相对于CROSS JOIN 或(INNER JOIN),保留表（preserved table：左外部联接把左表标记为保留表，右外部联接把右表标记为保留表，完全外部联接把两个表都标记为保留表）中未找到匹配的行将作为外部行添加到 VT2,生成VT3.如果FROM子句包含两个以上的表，则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1到步骤3，直到处理完所有的表为止。
- WHERE：对VT3应用WHERE筛选器。只有使<where_condition>为true的行才被插入VT4.
- GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表对VT4中的行分组，生成VT5.
- CUBE|ROLLUP：把超组(Suppergroups)插入VT5,生成VT6.
- HAVING：对VT6应用HAVING筛选器。只有使<having_condition>为true的组才会被插入VT7.
- SELECT：处理SELECT列表，产生VT8.
- DISTINCT：将重复的行从VT8中移除，产生VT9.
- ORDER BY：将VT9中的行按ORDER BY 子句中的列列表排序，生成游标（VC10).
- TOP：从VC10的开始处选择指定数量或比例的行，生成表VT11,并返回调用者。
注：
笛卡尔积简单介绍：假设集合A={a, b}，集合B={0, 1, 2}，则两个集合的笛卡尔积为{(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}。
步骤10，按ORDER BY子句中的列列表排序上步返回的行，返回游标VC10.这一步是第一步也是唯一一步可以使用SELECT列表中的列别名的步骤。这一步不同于其它步骤的 是，它不返回有效的表，而是返回一个游标。SQL是基于集合理论的。集合不会预先对它的行排序，它只是成员的逻辑集合，成员的顺序无关紧要。对表进行排序 的查询可以返回一个对象，包含按特定物理顺序组织的行。ANSI把这种对象称为游标。理解这一步是正确理解SQL的基础。
因为这一步不返回表（而是返回游标），使用了ORDER BY子句的查询不能用作表表达式。表表达式包括：视图、内联表值函数、子查询、派生表和共用表达式。它的结果必须返回给期望得到物理记录的客户端应用程序。例如，下面的派生表查询无效，并产生一个错误：
select * from(select orderid,customerid from orders order by orderid) as d
下面的视图也会产生错误：
create view my_view as select * from orders order by orderid
在SQL中，表表达式中不允许使用带有ORDER BY子句的查询，而在T—SQL中却有一个例外（应用TOP选项）。
所以要记住，不要为表中的行假设任何特定的顺序。换句话说，除非你确定要有序行，否则不要指定ORDER BY 子句。排序是需要成本的。
# 执行FROM语句
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。
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
关于什么是笛卡尔积，请自行Google补脑。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。
# 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 | +-------------+----------+----------+-------------+
VT2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。
# 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和FULL 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 | +-------------+----------+----------+-------------+
FULL OUTER JOIN把左右表都作为保留表，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 | | 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。
# 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。
# 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。
# 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。
# 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。
# 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。
# 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。
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）。