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MySQL-SQL执行顺序

【文章】2021-04-09

简介MySQL-SQL执行顺序

SQL查询中用到的关键词：select、distinct、from、join、on、where、group by、having、sum、count、max、avg、order by、limit

书写顺序：

select->distinct->from->join->on->where->group by->having->order by->limit

必须字段：select、from

可选字段：distinct、join、on、where、group by、having、sum、count、max、avg、order by、limit

执行顺序

from->on->join->where->group by（开始使用select中的别名，后面的语句中都可以使用别名）->sum、count、max、avg->having->select->distinct->order by->limit

关键词含义

from：需要从哪个数据表检索数据
join：对需要关联查询的表进行关联
关联查询时，数据库会选择一个驱动表，然后用此表的记录去关联其他表
left join一般以左表为驱动表（right join一般为右表）,inner join一般以结果集少的表为驱动表,left join某些情况下会被查询优化器优化为inner join

Join Buffer会缓存所有参与查询的列而不是只有Join的列。
可以通过调整join_buffer_size缓存大小
join_buffer_size的默认值是256K，join_buffer_size的最大值在MySQL 5.1.22版本前是4G，而之后的版本才能在64位操作系统下申请大于4G的Join Buffer空间。
使用Block Nested-Loop Join算法需要开启优化器管理配置的optimizer_switch的设置block_nested_loop为on，默认为开启。
匹配次数：外层表行数*内层表索引高度
匹配次数：外层表行数*内层表行数
驱动表选择原则：在对最终结果集没影响的前提下，优先选择结果集最少的那张表作为驱动表
在使用索引关联的情况下，有Index Nested-Loop join和Batched Key Access join两种算法
在未使用索引关联的情况下，有Simple Nested-Loop join和Block Nested-Loop join两种算法
Simple Nested-Loop join（SNLJ，简单嵌套循环连接）算法：根据on条件，从驱动表取一条数据，然后全表扫面被驱动表，将符合条件的记录放入最终结果集中。这样驱动表的每条记录都伴随着被驱动表的一次全表扫描
Index Nested-Loop Join（INLJ，索引嵌套循环连接）算法：索引嵌套循环连接是基于索引进行连接的算法，索引是基于内层表的，通过外层表匹配条件直接与内层表索引进行匹配，避免和内层表的每条记录进行比较，从而利用索引的查询减少了对内层表的匹配次数
Block Nested-Loop Join（BNLJ，缓存块嵌套循环连接）算法：缓存块嵌套循环连接通过一次性缓存多条数据，把参与查询的列缓存到Join Buffer 里，然后拿join buffer里的数据批量与内层表的数据进行匹配，从而减少了内层循环的次数（遍历一次内层表就可以批量匹配一次Join Buffer里面的外层表数据）。
当不使用Index Nested-Loop Join的时候，默认使用Block Nested-Loop Join
Batched Key Access join（BKAJ）算法：和SNLJ算法类似，但用于被join表上有索引可以利用，那么在行提交给被join的表之前，对这些行按照索引字段进行排序，因此减少了随机IO，排序这才是两者最大的区别，但是如果被join的表没用索引呢？那就使用BNLJ了
什么是Join Buffer?
在选择Join算法时，会有优先级，理论上会优先判断能否使用INLJ、BNLJ：
Index Nested-LoopJoin > Block Nested-Loop Join > Simple Nested-Loop Join
注：可以使用explain查找驱动表，结果的第一张表即为驱动表，但执行计划在真正执行时可能发生改变

on：关联条件
where：过滤表中数据的条件

执行顺序：自下而上、从右到左
注：对数据库记录生效，无法对聚合结果生效，可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在where子句末尾，不能使用聚合函数（sum、count、max、avg）

group by：如何将上面过滤出的数据分组

执行顺序：从左往右
注：尽量在group by之前使用where过滤，避免之后使用having过滤

avg：求平均值
having：对上面已经分组的数据进行过滤的条件

注：对聚合结果过滤，因此很耗资源，可以使用聚合函数
例：筛选统计人口数量大于100W的地区
select region, sum(population), sum(area) from bbc group by region having sum(population)>1000000，不能用where筛选超过100W的地区，因为不存在这样的一条记录