sql优化2

一条查询sql语句的执行流程：
1．FROM <表名>
 选取表，将<left_table>及<right_table>表数据通过笛卡尔积生成虚表VT1（此时VT1包括表中所有的字段?），

2. ON <筛选条件>
    对笛卡尔积的虚表VT1根据条件进行筛选VT2
3. JOIN <join, left join, right join...> <join表>
    指定join，保留表中未匹配的行就会作为外部行添加到虚拟表VT2中，产生虚表VT3，例如left join会将左表的剩余数据添加到虚表VT2中，生成虚表VT3
   （FROM子句包含两个以上表，则对前面两个表生成的结果表VT3和下一个表重复依次执行3个步骤，直到处理完所有的表为止，这个是为什么？本质上，是因为笛卡尔是两个集合之间的操作）
4. WHERE <where条件>
    对上述虚表VT3进行筛选, 将符合<where-condition>的记录才会被插入到虚表VT4(此时还没有进行group by，因此WHERE中出现对统计的过滤是不对的（不可以使得聚合函数），若需要则在having中实现。请思考一下，对于同样的筛选条件：在on和where 处进行筛选有结果会有不同？)
5. GROUP BY <分组条件>
    分组, 根据分组条件，对VT4进行分组操作，生成虚表VT5（若是有group by，那么后面的所有步骤都只能得到的VT4的列及聚合函数（count、sum、avg等），即VT5虚表只会生成这些）
6. HAVING <分组筛选>
    对分组后的结果进行筛选，即对虚表VT5进行筛选生成VT6
7. SELECT<返回数据列表>
    选择指定的列，生成虚拟表VT7（再次提醒：若有group by子句中，则此处除了group by子句中的列+聚合函数除外，不能再出现其它的列。请思考下，为什么不建议Select *from?）
8. DISTINCT
    数据除重,生成VT8
9. ORDER BY<排序条件>
    将虚表VT8按照<order_by_list>进行排序操作，产生虚拟表VT9,请注意：这是唯一的一个可以使用select列表中别名的步骤？
10. LIMIT <行数限制>
     取出指定行的记录，产生虚拟表VT10, 并将结果返回
    最后：
    实际上上述过程并不是绝对的，mysql优化器对部分过程进行优化以达到最佳的效果。
    比如在select筛选出找到的数据集？

扩展：带有子查询的执行顺序
1． 不相关子查询：子查询的查询条件不依赖于父查询（由里向外 逐层处理。即每个子查询在上一级查询处理之前求解，子查询的结果用于建立其父查询的查找条件）
select * from emp where sal = (select max(sal) from emp);
先执行内层查询，作为where 条件再执行外层查询
2． 相关子查询：子查询的查询条件依赖于父查询（先取外层查询中表的第一个元组，根据它与内层查询相关的属性值处理内层查询，若WHERE子句返回值为真，则取此元组放入结果表，然后再取外层表的下一个元组，重复这一过程，直至外层表全部检查完为止）
select * from dept d where exists(select * from emp e where e.deptno = d.deptno);
先执行外层查询，再执行内层查询

对于笛卡尔积，有一个显而易见的SQL优化的方案是，当两张表的数据量比较大，又需要连接查询时，
应该使用 FROM table1 JOIN table2 ON xxx的语法，避免使用 FROM table1,table2 WHERE xxx 的语法。
因为后者会在内存中先生成一张数据量比较大的笛卡尔积表，增加了内存的开销。