SELECT 语句的执行顺序与优化器工作原理 - 智猿学院-IT界的百科全书

好的，各位观众，朋友们，掌声在哪里！👏 今天，我们要聊一个数据库世界里既神秘又有趣的话题——SELECT 语句的执行顺序与优化器的工作原理。别担心，咱们不搞那些枯燥乏味的理论，保证让你听得津津有味，学得明明白白！

一、SQL 语句的“身世之谜”：它经历了什么？

想象一下，你写了一条华丽丽的 SELECT 语句，满怀期待地按下回车键。数据库服务器拿到这条语句后，可不是直接就去捞数据的。它要经历一番“身世之谜”般的旅程，才能最终把你要的数据呈现给你。这个旅程，大致可以分为以下几个阶段：

语法分析 (Parsing): 就像语文老师检查你的作文语法一样，数据库服务器首先要检查你的 SQL 语句是否符合语法规则。有没有拼写错误？关键字用对了吗？如果语法不对，直接报错，让你回去重写！(就像考试不及格，给你挂科一样，让你下次再来!)
语义分析 (Semantic Analysis): 语法没问题了，接下来就要理解你的 SQL 语句的含义。你写的表名、列名是否存在？你使用的函数是否正确？如果语义有问题，也会报错，告诉你“臣妾做不到啊！”
查询优化 (Optimization): 这可是重头戏！数据库服务器会根据你的 SQL 语句，以及数据库的元数据（例如表结构、索引等），生成多个可能的执行方案。然后，它会像一位精明的商人一样，评估每个方案的成本，选择一个最优的方案来执行。这就是所谓的“查询优化器”的工作。
查询执行 (Execution): 终于到了执行阶段！数据库服务器会按照优化器选择的执行方案，一步一步地从磁盘上读取数据，进行过滤、连接、排序等操作，最终把结果返回给你。

二、SELECT 语句的“内心独白”：执行顺序大揭秘

好了，了解了 SQL 语句的旅程，现在我们来扒一扒 SELECT 语句的“内心独白”。SQL 语句的逻辑执行顺序，和我们平时阅读的顺序可能不太一样。记住，数据库服务器可不是按照你写的顺序来执行的！它有自己的一套逻辑。

下面，我们用一个经典的 SELECT 语句作为例子：

SELECT column1, column2
FROM table1
WHERE condition1
GROUP BY column1
HAVING condition2
ORDER BY column2
LIMIT 10;

你觉得这条语句的执行顺序是怎样的呢？是从 SELECT 开始，还是从 FROM 开始？答案是：都不是！

SQL 语句的逻辑执行顺序，可以用下面这张表来概括：

序号	阶段	关键字	作用
1	FROM	FROM	指定要查询的表。就像你要去哪个超市买东西一样，先确定目标！
2	JOIN	JOIN	如果有多个表，进行表连接。把不同超市的商品整合到一起，方便你一次性购买！
3	WHERE	WHERE	根据条件过滤数据。挑选你需要的商品，把不需要的扔掉！
4	GROUP BY	GROUP BY	对数据进行分组。把同类商品放到一起，方便你统计！
5	HAVING	HAVING	对分组后的数据进行过滤。挑选满足条件的分组，把不满足条件的扔掉！ (只有GROUP BY 之后才能使用)
6	SELECT	SELECT	选择要查询的列。决定你要买哪些商品！
7	DISTINCT	DISTINCT	去除重复的行。如果你不想买重复的商品，可以用这个！
8	ORDER BY	ORDER BY	对结果进行排序。按照价格、销量等排序，方便你选择！
9	LIMIT/OFFSET	LIMIT/OFFSET	限制返回的行数。如果你只想买前几个商品，可以用这个！

所以，上面那条 SQL 语句的逻辑执行顺序是：

FROM table1
WHERE condition1
GROUP BY column1
HAVING condition2
SELECT column1, column2
ORDER BY column2
LIMIT 10

是不是有点颠覆你的认知？没关系，多看几遍，你就习惯了！

三、查询优化器的“葵花宝典”：它如何选择最优方案？

查询优化器是数据库服务器的“大脑”，它负责选择最优的执行方案。那么，它是如何做到的呢？就像武林高手修炼“葵花宝典”一样，查询优化器也有一套自己的秘籍。

基于规则的优化 (Rule-Based Optimization, RBO):
- 就像老师傅教徒弟一样，查询优化器会根据一些预定义的规则，对 SQL 语句进行转换。例如，WHERE a = 1 AND b = 2 可以转换为 WHERE b = 2 AND a = 1，因为 AND 操作符的顺序不影响结果。
- RBO 的优点是简单高效，但缺点是不够灵活，无法根据数据的实际情况进行优化。
基于代价的优化 (Cost-Based Optimization, CBO):
- 这才是查询优化器的核心！ CBO 会根据数据库的元数据（例如表的大小、索引等），以及一些统计信息（例如列的取值范围、重复值等），估算每个执行方案的成本。
- 成本通常包括 CPU 消耗、IO 消耗、内存消耗等。然后，CBO 会选择成本最低的方案来执行。
- CBO 的优点是能够根据数据的实际情况进行优化，但缺点是需要维护大量的统计信息，并且估算成本的过程也比较复杂。

CBO 的“独门绝技”：

索引选择 (Index Selection): 如果有多个索引可以用来过滤数据，CBO 会选择一个最优的索引。选择索引就像选择武器一样，要根据敌人的特点来选择最合适的武器！
连接顺序 (Join Order): 如果有多个表需要连接，CBO 会选择一个最优的连接顺序。不同的连接顺序，可能会导致性能差异巨大！就像盖房子一样，先盖哪一层，后盖哪一层，顺序很重要！
连接算法 (Join Algorithm): CBO 会选择一个最优的连接算法。常用的连接算法有嵌套循环连接 (Nested Loop Join)、排序合并连接 (Sort-Merge Join)、哈希连接 (Hash Join) 等。选择合适的连接算法，就像选择合适的交通工具一样，可以大大提高效率！

举个栗子🌰：

假设我们有两张表：orders (订单表) 和 customers (客户表)。

SELECT o.order_id, c.customer_name
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

索引选择： 如果 orders 表的 customer_id 列上有索引，CBO 可能会选择使用这个索引来加速连接操作。如果 orders 表的 order_date 列上有索引，CBO 可能会选择使用这个索引来加速过滤操作。
连接顺序： CBO 可能会选择先过滤 orders 表，然后再连接 customers 表。因为过滤后的 orders 表数据量更小，连接操作的成本更低。
连接算法： 如果 orders 表和 customers 表都比较大，CBO 可能会选择使用哈希连接算法。因为哈希连接算法的效率比较高。

四、如何“调教”查询优化器：优化 SQL 语句的“三十六计”

既然查询优化器这么重要，那么我们该如何“调教”它，让它更好地为我们服务呢？这里给大家分享一些优化 SQL 语句的“三十六计”：

使用索引： 索引是提高查询性能的最有效手段之一。就像字典的目录一样，可以快速定位到你需要的数据。
避免全表扫描： 全表扫描就像大海捞针一样，效率极低。尽量使用索引来避免全表扫描。
优化 WHERE 子句： 把过滤性强的条件放在 WHERE 子句的最前面。就像先过滤掉大部分垃圾，然后再处理剩下的数据，效率更高。
*避免使用 `SELECT `：** 只选择你需要的列，避免不必要的数据传输。就像买东西一样，只买你需要的，不要贪多！
避免在 WHERE 子句中使用函数： 在 WHERE 子句中使用函数会导致索引失效。如果必须使用函数，可以考虑创建函数索引。
优化 JOIN 操作： 选择合适的连接算法，避免笛卡尔积。笛卡尔积就像把两个集合中的元素两两组合，结果集会非常大，效率极低。
使用预编译语句： 预编译语句可以减少 SQL 语句的解析和编译时间。就像提前准备好材料，可以节省烹饪时间。
定期分析表： 定期分析表可以更新统计信息，帮助 CBO 选择最优的执行方案。就像定期体检一样，可以及时发现问题。
使用 EXPLAIN 命令： 使用 EXPLAIN 命令可以查看 SQL 语句的执行计划，帮助你分析性能瓶颈。就像医生给你做检查一样，可以找出病因。
了解数据库的特性： 不同的数据库有不同的特性，了解数据库的特性可以更好地优化 SQL 语句。就像了解不同的人的性格一样，可以更好地沟通。

五、总结：与查询优化器“共舞”

SELECT 语句的执行顺序和查询优化器的工作原理，是数据库领域非常重要的知识。掌握这些知识，可以帮助你写出更高效的 SQL 语句，提高数据库的性能。

记住，查询优化器不是你的敌人，而是你的朋友。只要你了解它的“脾气”，就可以和它“共舞”，让它更好地为你服务！

希望今天的分享对你有所帮助！谢谢大家！🙌

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