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 from join on where group by having order by limit
然而它的执行顺序是这样的
1 from 2 on 3 join 4 where 5 group by 6 having 7 select 8 distinct 9 order by 10 limit
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 testquery
2.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) 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) 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) 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) order by -> total desc;+-----+-------+| uid | total |+-----+-------+| ccc | 1 || ddd | 0 |+-----+-------+2 rows in set (0.00 sec)
7.limit
limit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) 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：