一、首先我们看一下mysql的sql语句的书写顺序 。
select--distinct--from--on--where--group by--having--聚合函数cube、rollup--order by--limit--集合运算UNION，EXCEPT和INTERSECT
二、MySQL的语句执行顺序，这个可以从官方文档查看 ，也可以自己测试。
from -> on -> join -> where -> group by -> 聚集函数 cube|rollup -> having -> select -> 去重Distinct ->集合操作-> 排序order by -> 抽取分页limit
MySQL的语句一共分为11步，如下图所标注的那样，最先执行的总是 FROM操作，最后执行的是LIMIT（条数）操作。其中每一个操作都会产生一张虚拟的表，这个虚拟的表作为一个处理的输入，只是这些虚拟的表对用户来说是透明 的，但是只有最后一个虚拟的表才会被作为结果返回。如果没有在语句中指定某一个子句，那么将会跳过相应的步骤。
方法/步骤
下面我们来具体分析一下查询处理的每一个阶段
1. FROM: 对FROM的左边的表和右边的表计算笛卡尔积。产生虚表VT1
2. ON: 对虚表VT1进行ON筛选，只有那些符合的行才会被记录在虚表VT2中。
3. JOIN： 如果指定了OUTER JOIN（比如left join、 right join），那么保留表中未匹配的行就会作为外部行添加到虚拟表VT2中，产生虚拟表VT3,
run from子句中包含两个以上的表的话，那么就会对上一个join连接产生的结果VT3和下一个表重复执行步骤1~3这三个步骤，一直到处理完所有的表为 止。
4. WHERE： 对虚拟表VT3进行WHERE条件过滤。只有符合的记录才会被插入到虚拟表VT4中。
5. GROUP BY: 根据group by子句中的列，对VT4中的记录进行分组操作，产生VT5.
6. CUBE | ROLLUP: 对表VT5进行cube或者rollup操作，产生表VT6.
7. HAVING： 对虚拟表VT6应用having过滤，只有符合的记录才会被 插入到虚拟表VT7中。
8. SELECT： 执行select操作，选择指定的列，插入到虚拟表VT8中。
9. DISTINCT： 对VT8中的记录进行去重。产生虚拟表VT9.
10. ORDER BY: 将虚拟表VT9中的记录按照进行排序操作，产生虚拟表VT10.
11. LIMIT：取出指定行的记录，产生虚拟表VT11, 并将结果返回。
END
三、简要分析子句作用和执行方式，特意对应sql执行顺序
可以充分考虑执行顺序和执行方式和执行开销，灵活调整sql，加快执行速度。布尔表达式的位置可以用1=1和1=0加入测试验证一下
from--where--group by--聚合函数--having--select--distinct--union all--order by--limit
from：数据来源，需要从哪个数据表检索数据 从右向左，从下向上（←↑）
on：连接表进行过滤，布尔表达式 应该从右向左，从下向上（←↑），验证后修改此处
join：数据来源，高开销，按on条件保留驱动表未连接数据
where：过滤表中数据的条件，布尔表达式，可以使用等号起到连接的作用 从右向左，从下向上（←↑）
group by：如何将上面过滤出的数据分组 ，通常将group by 的字段放到select子句里， 待确认从上到下，左到右（→↓）
cube，rollup：聚集函数，高开销，聚合函数（统计用 sum，avg，max，min等）
having：对上面已经分组的数据进行过滤的条件 ，布尔表达式，having开销高
select：获取结果集，或列的计算结果 ，筛选结果列
distinct：针对字段去除结果集重复行
union all，union，except，intersect ：对结果集进行集合操作，差集，并集等，多个分句从左向右，从上到下，左到右（→↓），最左分句先开始。
order by：按字段排序结果集。高开销，多字段从左向右从上向下执行 （→↓）
limit ：和oracle的伪列 rownum对应执行位置，sqlserver的 top对应执行位置。都是最后执行的。截掉多余的数据，保留剩余结果集。
我的看法是 针对表和布尔表达式从右向左执行，针对结果集和字段是从左向右执行。验证完成后补充标记。
三、因为sql优化和很多因素相关 ，例如下面这些，我会在本系列逐项解析。
1.sql语句内的执行顺序 和执行开销
2.sql从执行到输出的全生命周期
3.sql执行计划
4.缓存的存在和调用
5.表结构（schama），索引和视图
6.数据量 和 数据存储结构
7.所用数据库（schama）
8.数据库执行引擎
9.cpu性能和内存占用
10.磁盘IO和网络
2018-10-14