mysql 使用sum()函数时的一个小坑

使用 mysql 的 sum() 函数时,如果根据查询条件没有得到数据,那么 sum() 之后的结果会是 null,而不是0。如果根据查询条件得到了多条数据,但是这些数据中的求和字段,有的有值,有的为null,此时 sum() 也会得到正确的结果。总之,为了保证使用上的正确和严谨,以后在使用 sum() 函数的时候,应该使用 ifnull(sum(columnName), 0)

<think>嗯,用户询问MySQL查询的执行顺序和解析过程,这个问题在数据库优化中非常重要。我手头有4个相关引用资料,需要整合这些信息给出一个清晰的解释。用户可能是个正在学习数据库的开发人员,或者是遇到性能问题的工程师,他们想通过理解执行顺序来优化SQL语句。考虑到用户特别强调"解析过程",可能需要聚焦语法分析到执行计划生成的环节。从引用资料看,引用2和3直接描述了执行顺序逻辑:从FROM子句开始逐步构建结果,引用4补充了优化器行为这个关键点。引用1的目录结构正好帮我组织回答框架:先讲逻辑顺序再谈物理执行差异。需要特别注意几个技术要点:首先必须区分逻辑顺序和实际执行的物理顺序(引用4提到的优化器重排),其次要强调WHERE和HAVING的过滤机差异(引用3说明WHERE更早执行),还要解释关联子查询的处理逻辑(引用2提到可能转为JOIN)。为了用户实操方便,计划用表格展示SELECT各子句在逻辑阶段的执行顺序。突然想到那个经典例子:为什么WHERE子句能过滤分组前数据而HAVING不行?这个案例能直观说明顺序差异。另外关联查询执行路径的选择(引用4的O(n!)复杂度问题)值得展开,很多用户不知道optimizer_search_depth参数的作用。考虑到用户后续可能需要调优,准备把性能影响作为独立章节,重点讲索引使用机(WHERE/ORDERBY阶段)和排序算法选择(双路排序问题)。最后设计相关问题会指向子查询优化这个痛点——这是很多用户实际遇到的坑。</think> 好的,我们来详细解析一下 MySQL 查询语句的逻辑执行顺序和物理执行过程。理解这个顺序对于编写高效查询、避免错误以及进行性能优化至关重要。 MySQL 处理一个完整的 `SELECT` 查询,遵循一个特定的**逻辑解析和执行顺序**。注意,这是逻辑上的概念性顺序,与查询语句的**书写顺序(SQL语法顺序)**不同。优化器会根据实际情况(如索引、数据量、配置等)调整*实际执行的物理顺序*以获得最佳性能,但其结果必须与按逻辑顺序执行的结果一致。 **逻辑执行顺序解析(关键步骤):** 下面是 MySQL 在执行一个 `SELECT` 查询,其**逻辑处理顺序**的步骤: 1. **`FROM` / `JOIN` (包括子查询中的 `FROM` / `JOIN`):** 这是逻辑解析的起点。 * 首先确定需要查询的数据来源是哪些表(或视图、派生表)。 * 执行所有必要的连接(`JOIN`)操作(如 `INNER JOIN`, `LEFT JOIN`, `RIGHT JOIN`, `CROSS JOIN`)。连接过程基于 `ON` 条件或 `USING` 子句进行匹配。 * 如果存在子查询且作为数据源(如在 `FROM` 子句中),则在此阶段执行这些子查询,生成临结果集。 2. **`WHERE`:** 在确定了数据源和进行了基本的连接后,应用 `WHERE` 子句中的过滤条件。 * 对上一步形成的临结果集(虚拟表)进行行级过滤,排除不满足条件的行。 * **性能提示:** 在此阶段过滤效率最高,因为它减少了后续操作(分组、排序等)需要处理的数据量。应尽量将可过滤的条件放在 `WHERE` 而非 `HAVING` 中[^3]。 3. **`GROUP BY`:** 对通过 `WHERE` 过滤后的行进行分组。 * 根据 `GROUP BY` 子句中指定的列(或表达式)的值,将行划分为不同的组。 * 每个分组最终会聚合成结果集中的一行(除非后续被过滤掉)。 4. **`HAVING`:** 对分组结果进行过滤。 * 类似于 `WHERE`,但作用于分组(聚合后)的结果集,而不是单行数据。 * `HAVING` 条件通常使用聚合函数(`SUM()`, `COUNT()`, `AVG()`, `MAX()`, `MIN()`)来筛选满足特定聚合条件的组。 * **与 `WHERE` 的区别:** `WHERE` 过滤行,在分组前执行;`HAVING` 过滤组,在分组后执行。 5. **`SELECT`:** 选择最终需要返回的列(或表达式)。 * 计算 `SELECT` 列表中的表达式(包括调用聚合函数)。 * 如果使用了 `DISTINCT` 关键字,也在此步骤中对选定的列去重(重复行只保留一行)。注意:`DISTINCT` 作用于 `SELECT` 后的所有列。 6. **`ORDER BY`:** 对最终选择的结果集进行排序。 * 根据 `ORDER BY` 子句指定的列或表达式对结果进行升序 (`ASC`) 或降序 (`DESC`) 排序。 * **性能提示:** 如果排序的数据量很大,可能会导致文件排序(Filesort),影响性能。合理使用索引通常能避免此阶段的额外排序[^4]。 7. **`LIMIT` / `OFFSET`:** 限制返回结果集的大小。 * `LIMIT n` 限制只返回最多 `n` 条结果。 * `LIMIT m, n` 或 `LIMIT n OFFSET m` 表示跳过前 `m` 条,然后返回最多 `n` 条。 * **重要:** `LIMIT` / `OFFSET` 总是在处理完 `ORDER BY` 之后才应用。这意味着即使只需要几行结果,如果排序成本很高(如使用了文件排序且数据量大),也会先完成整个排序过程[^4]。 **实际物理执行过程 & 优化器的作用:** * **优化器重构:** 数据库优化器是 MySQL 的“大脑”。它解析查询后,会根据表的结构(如索引的存在和类型)、统计信息(如表大小、数据分布)、系统配置等,制定一个**实际的物理执行计划**。目的是找到最高效的路径来产生与逻辑顺序相同的结果。 * **可能的物理顺序调整举例:** * **`WHERE` 下推 (Predicate Pushdown):** 优化器会尽早应用 `WHERE` 条件,甚至可能在连接 (`JOIN`) 操作发生之前,在读取表数据就过滤掉不需要的行,极大地减少参与后续计算的数据量。 * **索引使用:** 如果在连接条件 (`ON`) 或 `WHERE` 子句的过滤条件上存在合适的索引,优化器可能利用索引直接定位数据或有序访问数据,完全避免读取整个表或进行昂贵的排序 (`ORDER BY`)。 * **连接顺序调整 (`JOIN` Order):** 优化器会选择它认为成本最低的表连接顺序。例如,它可能选择从一个能够通过 `WHERE` 条件过滤掉大部分数据的小表开始连接,而不是按照查询中写的顺序连接所有表[^4]。`EXPLAIN` 输出的 `table` 顺序(从上到下)通常反映了优化器选择的执行顺序。在连接表非常多,优化器可能会使用启发式算法(如贪心算法)而不是穷尽所有可能(O(n!)复杂度)来寻找连接顺序。 * **子查询处理:** 优化器会决定如何处理子查询。 * 许多关联子查询 (Correlated Subqueries) 会被优化器重写为等效的 `JOIN` 操作以提高效率[^2]。 * 非关联子查询 (Non-Correlated Subqueries) 通常会被优先执行一次,将其结果缓存起来供外层查询使用[^2]。 * **排序和分组优化:** 如果 `GROUP BY` 或 `ORDER BY` 所需的列已经通过索引有序,优化器可以直接利用索引的顺序,避免额外的排序操作。对于分组 (`GROUP BY`),在某些情况下可能会使用索引进行分组(松散的索引扫描)。 * **查询缓存 (Deprecated in MySQL 8.0):** (在 MySQL 5.7 及以前版本) 查询解析后,优化器会检查查询缓存(如果启用)。如果找到完全匹配的已缓存结果集,就直接返回结果,跳过所有后续执行步骤。(注意:MySQL 8.0 已完全移除查询缓存功能)。 **总结与关键点:** 1. **逻辑顺序固定,物理顺序可变:** 理解逻辑顺序有助于编写正确的 SQL 和预测查询行为。而实际执行由优化器基于成本决定,顺序可以变化。 2. **过滤尽早 (`WHERE`):** 将过滤条件放在 `WHERE` 子句中而不是 `HAVING` 子句中(除非必须对聚合结果进行过滤),是性能优化的黄金法则之一[^3]。 3. **索引是核心:** 高效的 `WHERE` 过滤、`JOIN` 操作和避免 `ORDER BY` 的额外排序,都极度依赖合适的索引[^1][^3][^4]。 4. **理解 `DISTINCT`, `GROUP BY`, `ORDER BY` 的代价:** 这些操作(特别是当无法使用索引)涉及数据的排序、分组或去重,可能非常消耗资源,尤其是在大数据集上。 5. **`LIMIT` 不能解决所有问题:** 如果查询包含昂贵的 `ORDER BY`,即使使用了 `LIMIT`,也可能需要先完成绝大部分或全部的排序工作[^4]。 6. **关联子查询慎用:** 它们通常比等效的 `JOIN` 写法性能差很多,优化器会尝试将其转换为 `JOIN`,但不一定总能成功或者转换后的效果不一定好[^2]。尽量用 `JOIN` 替代关联子查询。 **
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值