MySQL中各SQL子句的逻辑执行顺序

本文解析了MySQL中SQL查询语句的逻辑执行流程,包括从表的笛卡尔积、联接条件筛选、外键处理到WHERE、GROUP BY、HAVING、SELECT DISTINCT、ORDER BY和LIMIT等子句的执行顺序。通过理解这一逻辑流程,可以帮助开发者更好地优化SQL查询。

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前言

  • 本文节选自《MySQL技术内幕:SQL编程》3.1 逻辑查询处理
  • 本文说明的执行顺序只是一种逻辑顺序,并不是MySQL中SQL查询语句的实际执行过程。MySQL在实际执行SQL语句时,由于MySQL Optimizer优化器的存在,会将SQL子句的执行顺序和过程朝着MySQL所认为的最优路径进行优化(实际上并不一定是最优)。要想确定SQL语句在MySQL的实际执行顺序,可以使用Explain关键字分析SQL语句,获取SQL语句在MySQL中的执行计划

MySQL中SQL查询语句逻辑过程

逻辑执行顺序

(8) 	SELECT (9) 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) 	WITH {CUBE|ROLLUP}
(7) 	HAVING <having_condition>
(10)	ORDER BY <order_by_list>
(11)	LIMIT <offset,limit_number>

逻辑执行步骤

1) FROM:对FROM子句中的左表<left_table>和右表<right_table>执行笛卡儿积,产生虚拟表VT1

2) ON:对虚拟表VT1进行ON筛选,只有那些符合<join_condition>的行才被插入虚拟表VT2

3) JOIN:如果指定了联接类型为OUTER JOIN(如LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN),那么保留表中未匹配的行作为外部行添加到虚拟表VT2,产生虚拟表VT3。如果FROM子句包含两个以上的表,则对上一个连接生成的结果表VT3和下一个表重复执行步骤1~步骤3,直到处理完所有的表;

4) WHERE:对虚拟表VT3应用WHERE过滤条件,只有符合<where_condition>的记录才会被插入虚拟表VT4

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VT5

6) CUBE|ROLLUP:VT5进行CUBE或ROLLUP操作,产生表VT6

7) HAVING:对虚拟表VT6应用HAVING过滤器,只有符合<having_condition>的记录才会被插入到VT7

8) SELECT:执行SELECT操作,选择指定的列,插入到虚拟表VT8中;

9) DISTINCT:去除重复数据,产生虚拟表VT9

10) ORDER BY:将虚拟表VT9中的记录按照<order_by_list>进行排序操作操作,产生虚拟表VT10

11) LIMIT:取出指定行的记录,产生虚拟表VT11,并返回给客户端;


End~

<think>嗯,用户想知道MySQLSQL语句的执行顺序,我之前在站内看到过几篇相关的引用,得好好理清楚。首先,用户可能习惯按SELECT、FROM、WHERE这样的顺序SQL,但实际执行顺序可能不同。需要按照引用来分析步骤。 记得引用1提到,逻辑执行顺序和书写顺序不同。比如FROM会在SELECT之前执行。然后引用3和4提到优化器生成执行计划,所以执行顺序可能会被优化器调整。比如索引的使用会影响步骤顺序。 然后需要分阶段讲。先讲总体流程,比如解析、优化、执行这些大阶段。接着详细说明每个阶段的子步骤,比如词法分析、语法分析,优化器的作用,执行引擎的处理。 还要注意子句执行顺序,比如FROM和JOIN先确定数据源,然后是WHERE过滤,接着是GROUP BY和HAVING,然后是SELECT选择字段,最后是ORDER BY和LIMIT。这个顺序需要和用户的书写顺序对比,避免混淆。 然后根据引用5,如果没有缓存,会进行解析,包括词法语法分析,生成解析树。优化器会根据成本选择执行计划,比如是否使用索引,连接顺序等。执行引擎调用存储引擎接口获取数据。 最后用户可能需要示例,比如一个查询的具体执行步骤,这样更直观。然后相关问题可以围绕执行顺序、优化器影响、性能优化等方面展开。 要确保回答结构清晰,分点说明,引用正确的文献,比如执行顺序的步骤对应引用1,优化器对应引用4,解析过程对应引用5。还要注意使用中文,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但这个问题里可能用不上太多数学公式,主要按步骤描述。</think>### MySQL SQL执行顺序解析 MySQLSQL执行顺序与开发者的书写习惯存在显著差异,这是由数据库引擎的**逻辑处理顺序**和**优化器决策**共同决定的。以下是详细解析: --- #### 一、SQL执行总流程 1. **客户端请求**:通过连接器建立通信(身份验证、权限校验)[^3] 2. **查询缓存**:检查是否命中缓存(MySQL 8.0已移除该功能)[^5] 3. **解析器处理**: - **词法分析**:识别关键字(如SELECT、FROM)和标识符(如表名) - **语法分析**:构建解析树,验证语法正确性[^5] 4. **优化器决策**:生成**执行计划**(选择索引、连接顺序等)[^4] 5. **执行引擎**:调用存储引擎接口获取数据[^2] 6. **结果返回**:处理排序、分页后返回客户端 --- #### 二、子句的**逻辑执行顺序** 以下为关键子句的**实际执行顺序**(非书写顺序): $$ \begin{aligned} 1.&\ \textsf{FROM + JOIN} \quad \text{(确定数据来源)} \\ 2.&\ \textsf{WHERE} \quad \text{(行级过滤)} \\ 3.&\ \textsf{GROUP BY} \quad \text{(分组聚合)} \\ 4.&\ \textsf{HAVING} \quad \text{(组级过滤)} \\ 5.&\ \textsf{SELECT} \quad \text{(字段选择/计算)} \\ 6.&\ \textsf{DISTINCT} \quad \text{(去重处理)} \\ 7.&\ \textsf{ORDER BY} \quad \text{(结果排序)} \\ 8.&\ \textsf{LIMIT/OFFSET} \quad \text{(分页截取)} \end{aligned} $$ --- #### 三、核心差异说明 1. **FROM优先原则**: - 所有操作都基于FROM子句确定的数据集 - 例:`SELECT A.id FROM A JOIN B WHERE A.id=B.id` 实际先执行`FROM A JOIN B`[^1] 2. **SELECT的延迟计算**: - 字段别名的使用受限于执行顺序 - 错误示例:`SELECT id AS user_id WHERE user_id > 5`(WHERE阶段无法识别别名) 3. **优化器的影响**: - 可能重写查询(如将子查询转换为JOIN) - 可能调整WHERE条件过滤顺序以利用索引 --- #### 四、示例解析 ```sql SELECT department, AVG(salary) FROM employees WHERE hire_date > '2020-01-01' GROUP BY department HAVING AVG(salary) > 10000 ORDER BY department LIMIT 10; ``` **实际执行顺序**: 1. `FROM employees` 加载全表数据 2. `WHERE hire_date > '2020-01-01'` 过滤行 3. `GROUP BY department` 按部门分组 4. `HAVING AVG(salary) > 10000` 过滤分组 5. `SELECT department, AVG(salary)` 计算聚合值 6. `ORDER BY department` 排序结果 7. `LIMIT 10` 取前10条 --- #### 五、性能优化启示 1. WHERE条件尽量使用索引列 2. 减少GROUP BY的字段数量 3. HAVING避免复杂计算(可改用WHERE提前过滤) 4. LIMIT分页深度过大时考虑延迟关联 ---
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