前言：
上一篇讲Mysql基本架构时，以"sql查询语句在MySql架构中具体是怎么执行的" 进行了全面的讲解。知道了sql查询语句在MySql架构中的具体执行流程，但是为了能够更好更快的写出sql语句，我觉得非常有必要知道sql语句中各子句的执行顺序。看过上一篇文章的小伙伴应该都知道，sql语句最后各子句的执行应该是在执行器中完成的，存储引擎对执行器提供的数据读写接口。现在开始我们的学习
语句中各子句完整执行顺序概括（按照顺序号执行）
from (注:这里也包括from中的子语句)
join
on
where
group by(开始使用select中的别名，后面的语句中都可以使用)
avg,sum.... 等聚合函数
having
select
distinct
order by
limit
每个子句执行顺序分析
所有的 查询语句都是从from开始执行的，在执行过程中，每个步骤都会为下一个步骤生成一个虚拟表，这个虚拟表将作为下一个执行步骤的输入。
1. from
form是一次查询语句的开端。
如果是一张表，会直接操作这张表；
如果这个from后面是一个子查询，会先执行子查询中的内容，子查询的结果也就是第一个虚拟表T1。（注意：子查询中的执行流程也是按照本篇文章讲的顺序哦）。
如果需要关联表，使用join，请看2，3
2. join
如果from后面是多张表，join关联，会首先对前两个表执行一个笛卡尔乘积，这时候就会生成第一个虚拟表T1（注意：这里会选择相对小的表作为基础表）；
3. on
对虚表T1进行ON筛选，只有那些符合的行才会被记录在虚表T2中。（注意，这里的这里如果还有第三个表与之关联，会用T2与第三个表进行笛卡尔乘积生产T3表，继续重复3. on步骤生成T4表，不过下面的顺序讲解暂时不针对这里的T3和T4，只是从一个表关联查询T2继续说）
4. where
对虚拟表T2进行WHERE条件过滤。只有符合的记录才会被插入到虚拟表T3中。
5.group by
group by 子句将中的唯一的值组合成为一组，得到虚拟表T4。如果应用了group by，那么后面的所有步骤都只能操作T4的列或者是执行6.聚合函数（count、sum、avg等）。（注意：原因在于分组后最终的结果集中只包含每个组中的一行。谨记，不然这里会出现很多问题，下面的代码误区会特别说。）
6. avg,sum.... 等聚合函数
聚合函数只是对分组的结果进行一些处理，拿到某些想要的聚合值，例如求和，统计数量等，并不生成虚拟表。
7. having
应用having筛选器，生成T5。HAVING子句主要和GROUP BY子句配合使用，having筛选器是第一个也是为唯一一个应用到已分组数据的筛选器。
8. select
执行select操作，选择指定的列，插入到虚拟表T6中。
9. distinct
对T6中的记录进行去重。移除相同的行，产生虚拟表T7.（注意：事实上如果应用了group by子句那么distinct是多余的，原因同样在于，分组的时候是将列中唯一的值分成一组，同时只为每一组返回一行记录，那么所以的记录都将是不相同的。 ）
10. order by
应用order by子句。按照order_by_condition排序T7，此时返回的一个游标，而不是虚拟表。sql是基于集合的理论的，集合不会预先对他的行排序，它只是成员的逻辑集合，成员的顺序是无关紧要的。对表进行排序的查询可以返回一个对象，这个对象包含特定的物理顺序的逻辑组织。这个对象就叫游标。
oder by的几点说明
因为order by返回值是游标，那么使用order by 子句查询不能应用于表表达式。
order by排序是很需要成本的，除非你必须要排序，否则最好不要指定order by，
order by的两个参数 asc（升序排列） desc（降序排列）
11. limit
取出指定行的记录，产生虚拟表T9, 并将结果返回。
limit后面的参数可以是 一个limit m ，也可以是limit m n，表示从第m条到第n条数据。
（注意：很多开发人员喜欢使用该语句来解决分页问题。对于小数据，使用LIMIT子句没有任何问题，当数据量非常大的时候，使用LIMIT n, m是非常低效的。因为LIMIT的机制是每次都是从头开始扫描，如果需要从第60万行开始，读取3条数据，就需要先扫描定位到60万行，然后再进行读取，而扫描的过程是一个非常低效的过程。所以，对于大数据处理时，是非常有必要在应用层建立一定的缓存机制）
开发某需求写的一段sql
SELECT `userspk`.`avatar` AS `user_avatar`, `a`.`user_id`, `a`.`answer_record`, MAX(`score`) AS `score`FROM (select * from pkrecord order by score desc) as a INNER JOIN `userspk` AS `userspk` ON `a`.`user_id` = `userspk`.`user_id`WHERE `a`.`status` = 1 AND `a`.`user_id` != 'm_6da5d9e0-4629-11e9-b5f7-694ced396953' GROUP BY `user_id`ORDER BY `a`.`score` DESC LIMIT 9;
查询结果：
先简要说一下我要查询的内容：
想要查询pk记录表中分数最高的9个用户记录和他们的头像。
通过这段sql实际想一遍sql各字句的执行顺序
pk记录表的数据结构设计，每个用户每天每个馆下可能会有多条记录，所以需要进行分组，并且查询结果只想拿到每个分组内最高的那条记录。
这段sql的一些说明：
可能有些同学会认为子查询没有必要 直接查询pk记录表就可以，但是并不能拿到预期的结果，因为分组后的每个组结果是不进行排序的，而且max拿到的最高分数肯定是对应的该分组下最高分数，但是其它记录可能就不是最高分数对应的那条记录。所以子查询非常有必要，它能够对原始的数据首先进行排序，分数最高的那条就是第一条对应的第一条记录。
看一下代码和执行结果与带有子查询的进行比较，就能理解我上面说的一段话：
//不使用子查询SELECT `userspk`.`avatar` AS `user_avatar`, `pkrecord`.`user_id`, `pkrecord`.`answer_record`, `pkrecord`.`id`, MAX(`score`) AS `score`FROM pkrecordINNER JOIN `userspk` AS `userspk` ON `pkrecord`.`user_id` = `userspk`.`user_id`WHERE `pkrecord`.`status` = 1 AND `pkrecord`.`user_id` != 'm_6da5d9e0-4629-11e9-b5f7-694ced396953' GROUP BY `user_id`ORDER BY `pkrecord`.`score` DESC LIMIT 9;
查询结果
2. 在子查询中对数据已经进行排序后，外层排序方式如果和子查询排序分数相同，都是分数倒序，外层的排序可以去掉，没有必要写两遍。
sql语句中的别名
别名在哪些情况使用
在 SQL 语句中，可以为表名称及字段（列）名称指定别名
表名称指定别名
同时查询两张表的数据的时候： 未设置别名前：
SELECT article.title,article.content,user.username FROM article, userWHERE article.aid=1 AND article.uid=user.uid
设置别名后：
SELECT a.title,a.content,u.username FROM article AS a, user AS u where a.aid=1 and a.uid=u.uid
好处：使用表别名查询，可以使 SQL 变得简洁而更易书写和阅读，尤其在 SQL 比较复杂的情况下
查询字段指定别名
查询一张表，直接对查询字段设置别名
SELECT username AS name,email FROM user
查询两张表
好处：字段别名一个明显的效果是可以自定义查询数据返回的字段名；当两张表有相同的字段需要都被查询出，使用别名可以完美的进行区分，避免冲突
SELECT a.title AS atitle,u.username,u.title AS utitle FROM article AS a, user AS u where a.uid=u.uid
关联查询时候，关联表自身的时候，一些分类表，必须使用别名。
别名也可以在group by与having的时候都可使用
-
别名可以在order by排序的时候被使用
查看上面一段sql
delete ， update MySQL都可以使用别名，别名在多表（级联）删除尤为有用
delete t1,t2 from t_a t1 , t_b t2 where t1.id = t2.id
-
子查询结果需要使用别名
查看上面一段sql
别名使用注意事项
虽然定义字段别名的 AS 关键字可以省略，但是在使用别名时候，建议不要省略 AS 关键字
书写sql语句的注意事项
书写规范上的注意
字符串类型的要加单引号
select后面的每个字段要用逗号分隔，但是最后连着from的字段不要加逗号
使用子查询创建临时表的时候要使用别名，否则会报错。
为了增强性能的注意
不要使用“select * from ……”返回所有列，只检索需要的列，可避免后续因表结构变化导致的不必要的程序修改，还可降低额外消耗的资源
不要检索已知的列
select user_id,name from User where user_id = ‘10000050’
使用可参数化的搜索条件，如=, >, >=, <, <=, between, in, is null以及like ‘%’；尽量不要使用非参数化的负向查询，这将导致无法使用索引，如<>, !=, !>, !<, not in, not like, not exists, not between, is not null, like ‘%’
当需要验证是否有符合条件的记录时，使用exists，不要使用count(*)，前者在第一个匹配记录处返回，后者需要遍历所有匹配记录
Where子句中列的顺序与需使用的索引顺序保持一致，不是所有数据库的优化器都能对此顺序进行优化，保持良好编程习惯（索引相关）
不要在where子句中对字段进行运算或函数（索引相关）
如where amount / 2 > 100，即使amount字段有索引，也无法使用，改成where amount > 100 * 2就可使用amount列上的索引
如where substring( Lastname, 1, 1) = ‘F’就无法使用Lastname列上的索引，而where Lastname like ‘F%’或者where Lastname >= ‘F’ and Lastname < ‘G’就可以
在有min、max、distinct、order by、group by操作的列上建索引，避免额外的排序开销（索引相关）
小心使用or操作，and操作中任何一个子句可使用索引都会提高查询性能，但是or条件中任何一个不能使用索引，都将导致查询性能下降，如where member_no = 1 or provider_no = 1，在member_no或provider_no任何一个字段上没有索引，都将导致表扫描或聚簇索引扫描（索引相关）
Between一般比in/or高效得多，如果能在between和in/or条件中选择，那么始终选择between条件，并用>=和<=条件组合替代between子句，因为不是所有数据库的优化器都能把between子句改写为>=和<=条件组合，如果不能改写将导致无法使用索引（索引相关）
调整join操作顺序以使性能最优，join操作是自顶向下的，尽量把结果集小的两个表关联放在前面，可提高性能。（join相关） 注意：索引和关联我会单独拿出来两篇文章进行详细讲解，在这个注意事项中只是简单提一下。
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