mysql的关键词执行顺序

①From：对from左边的表和右边的表计算笛卡尔积，产生虚拟表c1（）

②On：对c1中的数据进行on过滤，只有符合过滤条件的数据记录才会记录在虚拟表c2中

③Join：若指定了连接条件(left、right)，主表中的未匹配的行就会作为外部行添加到c2中，生成虚拟表c3

④Where：对虚拟表c3中的数据进行条件过滤，符合过滤条件的记录插入到虚拟表c4中

⑤Group by：根据group by子句中的列，对c4中的记录进行分组 *** 作，生成c5

⑥Having：对虚拟表c5中的记录进行having过滤，符合筛选条件的记录插入虚拟表c6中

⑦Select：执行select *** 作，选择指定的列，插入到虚拟表c7中

⑧Distinct：对c7中的数据去重，生成虚拟表c8

⑨Order by：对虚拟表c8中的数据按照指定的排序规则进行排序，生成虚拟表c9

⑩Limit：取出指定的记录，产生虚拟表c10，将结果返回

上面是我看他们博客都这样写的！但是我觉得不适合我理解。可能是我太菜，我就以我写的sql理解下执行过程。

1、首先是找到from字段和join字段后面的所有表，形成笛卡尔积。student、English、class形成笛卡尔积。

2、然后是哪种（inner、join、right）join并且根据on字段对笛卡尔积做改变（这个改变因on改变行的条数，因为join类型去重某些行和置空某些列）。

3、是根据where字段去再次筛选上步得到的笛卡尔积。

4、然后group by去分组。

5、之后select 列结构（列结构就此不变）

6、因为distinct只能对单个列字段去重，所以肯定的在select后再去执行（行结构就此不变）。

7、order by是排序，能排序就说明整个表的行的条数不会发生改变了。

8、limit字段是最后从上面结果选一部分出去。

执行顺序只是相对的，在mysql优化器语法分析器分析优化的时候会给我们优化，在保证语义不变的情况下，进行语义等价转换。所以上面的顺序只是一般情况下可以这样分析。

前几天参加了一个公司的面试，到了后面面试官出了一个SQL相关的题目：

数据的形式类似于以下这样（表名为views）：

当时为了稳妥起见，我的第一反应是使用窗口函数，

然后面试官问：“还有没有什么简便的方法么？”

很明显他的意思是要用传统的groupby来完成这个查询，确实我之前的查询又是用窗口函数又是加了distinct确实是复杂一些。

于是我用group by再写了一遍。

看完我的查询之后，面试官又问了一句：“可以不需要使用嵌套查询吗？”

当时我的回答是”应该不行，如果不使用嵌套而直接在group by后面加having的话sql会报错，就和where如果使用别名查询就会报错一样“

后面面试完想了一下，发现自己当时回答得不好，不是正确的但也不完全错，不是正确的原因是按照sql的规则having后面是可以拿聚合函数做判断的，但是不完全错的原因是如果having用的是像我之前设置的别名来判断的话，确实是会出错的。（虽然mysql在5.6之后基于sql的规则对group by进行拓展，支持这种写法。但在其它sql上面用别名having还是不行的）

我们可以从SQL运行时各部分的执行顺序来进行分析，当我们选择执行一个SQL语句的时候，它会按照以下的顺序来进行 *** 作，

这个执行顺序的设计是很巧妙的，我说一下我自己对于上述顺序的理解，

1. FROM

顾名思义，当执行查询语句的时候，首先需要知道的是它需要哪些表，正如我们去一个地方需要知道它的具体位置一样。如果需要多个表的话在这一部分也需要按照一定的顺序进行表的join *** 作。

2. WHERE

当确定我们需要读取哪一张表（或者多张表）的数据之后，我们就需要进行where的filter *** 作，根据filter尽量减少读取的数据数量。

那么问题来了，为什么where的优先级要比group by，having, select之类的要高呢？

第一个原因是可以减少不必要的查询量，加快执行语句的速度，类似于Apache Spark在对查询语句进行逻辑优化时需要用到的谓词下推类似的道理。举个栗子，比如我们可能需要userid从100到300的用户对于某一个页面的浏览次数，那么如果先执行group by再执行where的话，userid小于100的用户的数据也会被汇总进去，但实际上这些部分的数据是完全不需要的，计算它们完全是浪费系统资源（而且group by *** 作本身就是很耗资源的 *** 作）

3. GROUP BY

在完成where *** 作的过滤之后，如果语句中有group by的话则会对过滤后的数据进行聚合 *** 作，聚合 *** 作是多对一的转换，因此在聚合 *** 作过后，除了用于group by的字段之外，其它字段的原始数据将会丢失，只能得到它们相应的聚合结果（比如sum（）， avg（）这样）

在完成聚合 *** 作之后，参与group by的字段以及其它字段对应的聚合值已经处于已知状态，后续的 *** 作可以直接使用它们。

4. HAVING

HAVING *** 作主要做的是对group by之后的分组结果进行过滤，可以根据参与group by的字段进行过滤，也可以根据其它字段的聚合值进行过滤。（因为聚合值在这里已经算是已知数据）因此这里是可以拿聚合函数做判断的，比如最开始的那个查询的例子，可以直接写成以下的形式，

HAVING并不是一定要和group by成对出现的，它也可以单独存在，在没有group by的时候，此时默认只有一个组，但是需要注意的是这时having里面参与过滤的字段需要在select里面存在，不然having会不知道这是分组里面的内容而导致报错。

5. SELECT

选取结果集中相对应的字段，在select中为字段设置的别名在此阶段及之后的 *** 作中生效。

6. DISTINCT

去重 *** 作，放在select之后有个原因是去重 *** 作是要根据select里面所选字段来进行的。

7. ORDER BY

对得到的结果按照特定字段顺序进行排列，这里可以使用别名

8. LIMIT

设置显示结果集中的几条数据

通过分析MySQL中各部分的执行顺序，我们就不难理解为什么where不能有别名，而having可以用聚合函数来判断的原因，而且借此机会重新温习一遍SQL各部分对应的功能，加深理解，可以说是一举两得。

---