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Mysql sql 语句执行顺序  HYPERLINK /art/201009/223929.htm SELECT语句的执行顺序大家比较少关注，下面将为您详细介绍SQL语句中SELECT语句的执行顺序，供您参考，希望对您能够有所帮助。 SELECT语句的执行的逻辑查询处理步骤： (8)SELECT (9)DISTINCT(11)TOP_specification 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 每个步骤产生一个虚拟表，该虚拟表被用作下一个步骤的输入。只有最后一步生成的表返回给调用者。如 果没有某一子句，则跳过相应的步骤。 1. FROM:对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积，生成虚拟表VT1。 2. 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。 3. OUTER(JOIN):如果指定了OUTER JOIN，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。 4. 对VT3应用WHERE筛选器。只有使where_condition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. CUBE|ROLLUP:把超组插入VT5，生成VT6。 7. HAVING:对VT6应用HAVING筛选器。只有使having_condition为TRUE的组才会被插入VT7。 8. SELECT:处理SELECT列表，产生VT8。 9. DISTINCT:将重复的行从VT8中移除，产生VT9。 10. ORDER BY:将VT9中的行按ORDER BY子句中的列列表排序，生成一个有表(VC10)。 11. TOP:从VC10的开始处选择指定数量或比例的行，生成表VT11,并返回给调用者。? MySQL索引背后的数据结构及算法原理 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常???用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 文章主要内容分为三个部分。 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。 第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。 第三部分根据上面的理论基础，讨论MySQL中高性能使用索引的策略。 数据结构及算法基础 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。 我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是 HYPERLINK /wiki/Linear_search \t _blank 顺序查找（linear search），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如 HYPERLINK /wiki/Binary_search_algorithm \t _blank 二分查找（binary search）、 HYPERLINK /wiki/Binary_search_tree \t _blank 二叉树查找（binary tree search）等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于 HYPERLINK /wiki/Binary_search_tree \t _blank 二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查