前言：一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的，它执行的顺序是怎样的，然后查看总结各方资料，就有了下面这一篇博文了。本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识。一、MySQL架构总览：架构最好看图，再配上必要的说明文字。下图根据参考书籍中一图为原本，再在其上添加上了自己的理解。从上图中我们可以看到，整个架构分为两层，上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’，下层是各种各样对上提供接口的存储引擎，被称为‘Storage Engine Layer’。其它各个模块和组件，从名字上就可以简单了解到它们的作用，这里就不再累述了。二、查询执行流程下面再向前走一些，容我根据自己的认识说一下查询执行的流程是怎样的：1.连接1.1客户端发起一条Query请求，监听客户端的‘连接管理模块’接收请求1.2将请求转发到‘连接进/线程模块’1.3调用‘用户模块’来进行授权检查1.4通过检查后，‘连接进/线程模块’从‘线程连接池’中取出空闲的被缓存的连接线程和客户端请求对接，如果失败则创建一个新的连接请求2.处理2.1先查询缓存，检查Query语句是否完全匹配，接着再检查是否具有权限，都成功则直接取数据返回2.2上一步有失败则转交给‘命令解析器’，经过词法分析，语法分析后生成解析树2.3接下来是预处理阶段，处理解析器无法解决的语义，检查权限等，生成新的解析树2.4再转交给对应的模块处理2.5如果是SELECT查询还会经由‘查询优化器’做大量的优化，生成执行计划2.6模块收到请求后，通过‘访问控制模块’检查所连接的用户是否有访问目标表和目标字段的权限2.7有则调用‘表管理模块’，先是查看table cache中是否存在，有则直接对应的表和获取锁，否则重新打开表文件2.8根据表的meta数据，获取表的存储引擎类型等信息，通过接口调用对应的存储引擎处理2.9上述过程中产生数据变化的时候，若打开日志功能，则会记录到相应二进制日志文件中3.结果3.1Query请求完成后，将结果集返回给‘连接进/线程模块’3.2返回的也可以是相应的状态标识，如成功或失败等3.3‘连接进/线程模块’进行后续的清理工作，并继续等待请求或断开与客户端的连接一图小总结三、SQL解析顺序接下来再走一步，让我们看看一条SQL语句的前世今生。首先看一下示例语句

SELECT DISTINCT    < select_list >FROM    < left_table > < join_type >JOIN < right_table > ON < join_condition >WHERE    < where_condition >GROUP BY    < group_by_list >HAVING    < having_condition >ORDER BY    < order_by_condition >LIMIT < limit_number >

然而它的执行顺序是这样的

 1 FROM <left_table> 2 ON <join_condition> 3 <join_type> JOIN <right_table> 4 WHERE <where_condition> 5 GROUP BY <group_by_list> 6 HAVING <having_condition> 7 SELECT  8 DISTINCT <select_list> 9 ORDER BY <order_by_condition>10 LIMIT <limit_number>

虽然自己没想到是这样的，不过一看还是很自然和谐的，从哪里获取，不断的过滤条件，要选择一样或不一样的，排好序，那才知道要取前几条呢。既然如此了，那就让我们一步步来看看其中的细节吧。准备工作1.创建测试数据库create database testQuery2.创建测试表

CREATE TABLE table1(    uid VARCHAR(10) NOT NULL,    name VARCHAR(10) NOT NULL,    PRIMARY KEY(uid))ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;CREATE TABLE table2(    oid INT NOT NULL auto_increment,    uid VARCHAR(10),    PRIMARY KEY(oid))ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;

3.插入数据

INSERT INTO table1(uid,name) VALUES('aaa','mike'),('bbb','jack'),('ccc','mike'),('ddd','mike');INSERT INTO table2(uid) VALUES('aaa'),('aaa'),('bbb'),('bbb'),('bbb'),('ccc'),(NULL);4.最后想要的结果

SELECT    a.uid,    count(b.oid) AS totalFROM    table1 AS aLEFT JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uidWHERE    a. NAME = 'mike'GROUP BY    a.uidHAVING    count(b.oid) < 2ORDER BY    total DESCLIMIT 1;

！现在开始SQL解析之旅吧！1. FROM当涉及多个表的时候，左边表的输出会作为右边表的输入，之后会生成一个虚拟表VT1。(1-J1)笛卡尔积计算两个相关联表的笛卡尔积(CROSS JOIN) ，生成虚拟表VT1-J1。

mysql> select * from table1,table2;+-----+------+-----+------+| uid | name | oid | uid  |+-----+------+-----+------+| aaa | mike |   1 | aaa  || bbb | jack |   1 | aaa  || ccc | mike |   1 | aaa  || ddd | mike |   1 | aaa  || aaa | mike |   2 | aaa  || bbb | jack |   2 | aaa  || ccc | mike |   2 | aaa  || ddd | mike |   2 | aaa  || aaa | mike |   3 | bbb  || bbb | jack |   3 | bbb  || ccc | mike |   3 | bbb  || ddd | mike |   3 | bbb  || aaa | mike |   4 | bbb  || bbb | jack |   4 | bbb  || ccc | mike |   4 | bbb  || ddd | mike |   4 | bbb  || aaa | mike |   5 | bbb  || bbb | jack |   5 | bbb  || ccc | mike |   5 | bbb  || ddd | mike |   5 | bbb  || aaa | mike |   6 | ccc  || bbb | jack |   6 | ccc  || ccc | mike |   6 | ccc  || ddd | mike |   6 | ccc  || aaa | mike |   7 | NULL || bbb | jack |   7 | NULL || ccc | mike |   7 | NULL || ddd | mike |   7 | NULL |+-----+------+-----+------+28 rows in set (0.00 sec)

(1-J2)ON过滤基于虚拟表VT1-J1这一个虚拟表进行过滤，过滤出所有满足ON 谓词条件的列，生成虚拟表VT1-J2。注意：这里因为语法限制，使用了'WHERE'代替，从中读者也可以感受到两者之间微妙的关系；

mysql> SELECT    -> *    -> FROM    -> table1,    -> table2    -> WHERE    -> table1.uid = table2.uid    -> ;+-----+------+-----+------+| uid | name | oid | uid  |+-----+------+-----+------+| aaa | mike |   1 | aaa  || aaa | mike |   2 | aaa  || bbb | jack |   3 | bbb  || bbb | jack |   4 | bbb  || bbb | jack |   5 | bbb  || ccc | mike |   6 | ccc  |+-----+------+-----+------+6 rows in set (0.00 sec)

(1-J3)添加外部列如果使用了外连接(LEFT,RIGHT,FULL)，主表（保留表）中的不符合ON条件的列也会被加入到VT1-J2中，作为外部行，生成虚拟表VT1-J3。

mysql> SELECT    -> *    -> FROM    -> table1 AS a    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid;+-----+------+------+------+| uid | name | oid  | uid  |+-----+------+------+------+| aaa | mike |    1 | aaa  || aaa | mike |    2 | aaa  || bbb | jack |    3 | bbb  || bbb | jack |    4 | bbb  || bbb | jack |    5 | bbb  || ccc | mike |    6 | ccc  || ddd | mike | NULL | NULL |+-----+------+------+------+7 rows in set (0.00 sec)

下面从网上找到一张很形象的关于‘SQL JOINS'的解释图，如若侵犯了你的权益，请劳烦告知删除，谢谢。2. WHERE对VT1过程中生成的临时表进行过滤，满足WHERE子句的列被插入到VT2表中。注意：此时因为分组，不能使用聚合运算；也不能使用SELECT中创建的别名；与ON的区别：如果有外部列，ON针对过滤的是关联表，主表（保留表）会返回所有的列；如果没有添加外部列，两者的效果是一样的；应用：对主表的过滤应该放在WHERE；对于关联表，先条件查询后连接则用ON，先连接后条件查询则用WHERE；

mysql> SELECT    -> *    -> FROM    -> table1 AS a    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid    -> WHERE    -> a. NAME = 'mike';+-----+------+------+------+| uid | name | oid  | uid  |+-----+------+------+------+| aaa | mike |    1 | aaa  || aaa | mike |    2 | aaa  || ccc | mike |    6 | ccc  || ddd | mike | NULL | NULL |+-----+------+------+------+4 rows in set (0.00 sec)

3. GROUP BY这个子句会把VT2中生成的表按照GROUP BY中的列进行分组。生成VT3表。注意：其后处理过程的语句，如SELECT,HAVING，所用到的列必须包含在GROUP BY中，对于没有出现的，得用聚合函数；原因：GROUP BY改变了对表的引用，将其转换为新的引用方式，能够对其进行下一级逻辑操作的列会减少；我的理解是：根据分组字段，将具有相同分组字段的记录归并成一条记录，因为每一个分组只能返回一条记录，除非是被过滤掉了，而不在分组字段里面的字段可能会有多个值，多个值是无法放进一条记录的，所以必须通过聚合函数将这些具有多值的列转换成单值；

mysql> SELECT    -> *    -> FROM    -> table1 AS a    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid    -> WHERE    -> a. NAME = 'mike'    -> GROUP BY    -> a.uid;+-----+------+------+------+| uid | name | oid  | uid  |+-----+------+------+------+| aaa | mike |    1 | aaa  || ccc | mike |    6 | ccc  || ddd | mike | NULL | NULL |+-----+------+------+------+3 rows in set (0.00 sec)

4. HAVING这个子句对VT3表中的不同的组进行过滤，只作用于分组后的数据，满足HAVING条件的子句被加入到VT4表中。

mysql> SELECT    -> *    -> FROM    -> table1 AS a    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid    -> WHERE    -> a. NAME = 'mike'    -> GROUP BY    -> a.uid    -> HAVING    -> count(b.oid) < 2;+-----+------+------+------+| uid | name | oid  | uid  |+-----+------+------+------+| ccc | mike |    6 | ccc  || ddd | mike | NULL | NULL |+-----+------+------+------+2 rows in set (0.00 sec)

5. SELECT这个子句对SELECT子句中的元素进行处理，生成VT5表。(5-J1)计算表达式 计算SELECT 子句中的表达式，生成VT5-J1(5-J2)DISTINCT寻找VT5-1中的重复列，并删掉，生成VT5-J2如果在查询中指定了DISTINCT子句，则会创建一张内存临时表（如果内存放不下，就需要存放在硬盘了）。这张临时表的表结构和上一步产生的虚拟表VT5是一样的，不同的是对进行DISTINCT操作的列增加了一个唯一索引，以此来除重复数据。

mysql> SELECT    -> a.uid,    -> count(b.oid) AS total    -> FROM    -> table1 AS a    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid    -> WHERE    -> a. NAME = 'mike'    -> GROUP BY    -> a.uid    -> HAVING    -> count(b.oid) < 2;+-----+-------+| uid | total |+-----+-------+| ccc |     1 || ddd |     0 |+-----+-------+2 rows in set (0.00 sec)

6.ORDER BY从VT5-J2中的表中，根据ORDER BY 子句的条件对结果进行排序，生成VT6表。注意：唯一可使用SELECT中别名的地方；

mysql> SELECT    -> a.uid,    -> count(b.oid) AS total    -> FROM    -> table1 AS a    -> LEFT OUTER JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid    -> WHERE    -> a. NAME = 'mike'    -> GROUP BY    -> a.uid    -> HAVING    -> count(b.oid) < 2    -> ORDER BY    -> total DESC;+-----+-------+| uid | total |+-----+-------+| ccc |     1 || ddd |     0 |+-----+-------+2 rows in set (0.00 sec)

7.LIMITLIMIT子句从上一步得到的VT6虚拟表中选出从指定位置开始的指定行数据。注意：offset和rows的正负带来的影响；当偏移量很大时效率是很低的，可以这么做：采用子查询的方式优化，在子查询里先从索引获取到最大id，然后倒序排，再取N行结果集采用INNER JOIN优化，JOIN子句里也优先从索引获取ID列表，然后直接关联查询获得最终结果

mysql> SELECT    -> a.uid,    -> count(b.oid) AS total    -> FROM    -> table1 AS a    -> LEFT JOIN table2 AS b ON a.uid = b.uid    -> WHERE    -> a. NAME = 'mike'    -> GROUP BY    -> a.uid    -> HAVING    -> count(b.oid) < 2    -> ORDER BY    -> total DESC    -> LIMIT 1;+-----+-------+| uid | total |+-----+-------+| ccc |     1 |+-----+-------+1 row in set (0.00 sec)

至此SQL的解析之旅就结束了，上图总结一下：