Mysql查询语句执行流程分析

本文详细解析了SQL查询的执行流程,从FROM子句生成虚拟表到LIMIT限制结果集,包括笛卡尔积、联接类型、筛选条件、分组、排序等关键步骤。深入理解这些过程有助于优化查询效率。

(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>

说明:

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)}。

以下带VT开头的表,都叫虚拟表,都是中间生成的表。

使用LIMIT n, m在大数据时是非常低效的。因为LIMIT的机制是每次都是从头开始扫描,常使用缓存机制比较好些。

 

  1. 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。
  2. ON:对VT1应用ON筛选器。此筛选器常用于两边中有共同字段的关系,其中有一表字段为主键最好。只有那些on中两者的关系为真的行才被插入VT2。
  3. JOIN: 左联接把左表标记为保留表,右联接把右表标记为保留表,即是左连接简单理解,就是左表每行对应右表多行数据进行相乘用on筛选的结果,右连接 就是 变成右表每行对应坐表多行 关系 。 最终结果变成VT3。
  4. WHERE:对VT3应用WHERE筛选器。只有为true的行才被插入VT4.
  5. GROUP BY:按GROUP BY子句中的列列表对VT4中的行分组,生成VT5.
  6. HAVING:对VT6应用HAVING筛选器。只有使<having_condition>为true的组才会被插入VT7.
  7. SELECT:处理SELECT列表,产生VT8.
  8. DISTINCT:将重复的行从VT8中移除,产生VT9.
  9. ORDER BY:将VT9中的行按ORDER BY 子句中的列列表排序,生成游标(VC10).
  10. TOP或者limit: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。

参考:

  

 https://www.cnblogs.com/Qian123/p/5669259.html#_label1

 

 

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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