sql执行机制
详见：http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcytp38
sql执行机制
1.对于普通的sql语句只有where条件的执行机制
首先我们要了解一下SQL语句的执行过程。SELECT字段FROM表名WHERE条件表达式那它们是按什么顺序执行呢?
分析器会先看语句的第一个词，当它发现第一个词是SELECT关键字的时候，它会跳到FROM关键字，然后通过FROM关键字找到表名并把表装入内存。接着是找WHERE关键字，如果找不到则返回到SELECT找字段解析，如果找到WHERE，则分析其中的条件，完成后再回到SELECT分析字段。最后形成一张我们要的虚表。其它的先不说了，只说WHERE。WHERE关键字后面的是条件表达式。
如果学过C语言等编程语言就会知道，条件表达式计算完成后，会有一个返回值，即非0或0，非0即为真(true)，0即为假(false)。同理WHERE后面的条件也有一个返回值，真或假，来确定接下来执不执行SELECT。
例：SELECT*FROM STUDENT WHERE SNO='1'；分析器先找到关键字SELECT， 然后跳到FROM关键字将STUDENT表导入内存，并通过指针p1找到第一条记录，接着找到WHERE关键字计算它的条件表达式，如果为真那么把这条记录装到一个虚表当中，p1再指向下一条记录。如果为假那么p1直接指向下一条记录，而不进行其它操作。一直检索完整个表，关把虚表返回给用户。
2.对于嵌套的sql语句
再说EXISTS谓词，EXISTS谓词也是条件表达式的一部分。当然它也有一个返回值(true或false)。例：SELECT Sname FROM Student WHERE EXISTS(SELECT*FROM SC WHERE SC.Sno=Student.Sno AND SC.Cno='1')；这是一个SQL语句的嵌套使用，但和上面说的SQL语句的执行过程也是相同的。嵌套的意思也就是说当分析主SQL语句(外面的那个SELECT，我们权且先这么叫它)到WHERE关键字的时候，又进入了另一个SQL语句中。那么也就是说，分析器先找到表Student并装入内存，一个指针(例如p1)指向Student表中的第一条记录。然后进入WHERE里分析里面的SQL语句，再把SC表装入内存，另一个指针(例如p2)指向SC表中的第一条记录，分析WHERE后面的条件表达式，依次进行分析，最后分析出一个虚表2，也就变成SELECT Sname FROM Student WHERE EXISTS虚表2如果虚表为空表，EXISTS虚表2也就为false，不返回到SELECT，而p1指向下一条记录。
3.示列分析
select distinct(a.s_cid),SUM(N_JE),count(a.S_CID) from zw_yingyez a inner join KG_BiaoKaXX b on a.S_CID=b.S_CID
where a.I_XiaoZhang=0
group by a.S_CID
having SUM(N_JE)>100
order by a.S_CID
执行顺序：
(8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list>
(1) FROM <left_table>
(3) <join_type> JOIN <right_table>
(2) ON <join_condition>
(4) WHERE <where_condition>
(5) GROUP BY <group_by_list>
(6) WITH {CUBE | ROLLUP}
(7) HAVING <having_condition>
(10) ORDER BY <order_by_list>
以上每个步骤都会产生一个虚拟表，该虚拟表被用作下一个步骤的输入。这些虚拟表对调用者(客户端应用程序或者外部查询)不可用。只有最后一步生成的表才会会给调用者。如果没有在查询中指定某一个子句，将跳过相应的步骤。
逻辑查询处理阶段简介：
1、 FROM：对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接)，生成虚拟表VT1。
2、 ON：对VT1应用ON筛选器，只有那些使为真才被插入到TV2。
3、 OUTER (JOIN):如果指定了OUTER JOIN(相对于CROSS JOIN或INNER JOIN)，保留表中未找到匹配的行将作为外部行添加到VT2，生成TV3。如果FROM子句包含两个以上的表，则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1到步骤3，直到处理完所有的表位置。
4、 WHERE：对TV3应用WHERE筛选器，只有使为true的行才插入TV4。
5、 GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表对TV4中的行进行分组，生成TV5。
6、 CUTE|ROLLUP：把超组插入VT5，生成VT6。
7、 HAVING：对VT6应用HAVING筛选器，只有使为true的组插入到VT7。
8、 SELECT：处理SELECT列表，产生VT8。
9、 DISTINCT：将重复的行从VT8中删除，产品VT9。
10、ORDER BY：将VT9中的行按ORDER BY子句中的列列表顺序，生成一个游标(VC10)。
11、TOP：从VC10的开始处选择指定数量或比例的行，生成表TV11，并返回给调用者。
总结 ：
执行顺序
FROM
JOIN
WHERE
GROUP
HAVING
SELECT
ORDER
SQL是按照这个顺序来的
Sql语句优化
1.WHERE后面的条件顺序影响
WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响，如
Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下'
以上两个SQL中dy_dj（电压等级）及xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，如果dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。所以尽量将范围小的条件放在前面。
2.使用in时，在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，这样可以减少判断的次数
3. exists 和 in 的效率 当两个表大小差不多的时候，效率差不多，但是当一个表大一个表小的时候，子查询表大的用exists，子查询表小的用in
in是把外表和内表作hash连接，而exists 是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。
列于表A（小表），表B（大表）
select * from A where cc in(select cc from B) 效率低
select * from A where where exists (select cc from B where cc=A.cc) 效率高
4.效率对比
createtime between '2011-7-4 0:00:00' AND '2011-8-4 23:59:59'
convert(varchar(10),createtime,112) between '20110704' and '20110804'
sql执行机制
1.对于普通的sql语句只有where条件的执行机制
首先我们要了解一下SQL语句的执行过程。SELECT字段FROM表名WHERE条件表达式那它们是按什么顺序执行呢?
分析器会先看语句的第一个词，当它发现第一个词是SELECT关键字的时候，它会跳到FROM关键字，然后通过FROM关键字找到表名并把表装入内存。接着是找WHERE关键字，如果找不到则返回到SELECT找字段解析，如果找到WHERE，则分析其中的条件，完成后再回到SELECT分析字段。最后形成一张我们要的虚表。其它的先不说了，只说WHERE。WHERE关键字后面的是条件表达式。
如果学过C语言等编程语言就会知道，条件表达式计算完成后，会有一个返回值，即非0或0，非0即为真(true)，0即为假(false)。同理WHERE后面的条件也有一个返回值，真或假，来确定接下来执不执行SELECT。
例：SELECT*FROM STUDENT WHERE SNO='1'；分析器先找到关键字SELECT， 然后跳到FROM关键字将STUDENT表导入内存，并通过指针p1找到第一条记录，接着找到WHERE关键字计算它的条件表达式，如果为真那么把这条记录装到一个虚表当中，p1再指向下一条记录。如果为假那么p1直接指向下一条记录，而不进行其它操作。一直检索完整个表，关把虚表返回给用户。
2.对于嵌套的sql语句
再说EXISTS谓词，EXISTS谓词也是条件表达式的一部分。当然它也有一个返回值(true或false)。例：SELECT Sname FROM Student WHERE EXISTS(SELECT*FROM SC WHERE SC.Sno=Student.Sno AND SC.Cno='1')；这是一个SQL语句的嵌套使用，但和上面说的SQL语句的执行过程也是相同的。嵌套的意思也就是说当分析主SQL语句(外面的那个SELECT，我们权且先这么叫它)到WHERE关键字的时候，又进入了另一个SQL语句中。那么也就是说，分析器先找到表Student并装入内存，一个指针(例如p1)指向Student表中的第一条记录。然后进入WHERE里分析里面的SQL语句，再把SC表装入内存，另一个指针(例如p2)指向SC表中的第一条记录，分析WHERE后面的条件表达式，依次进行分析，最后分析出一个虚表2，也就变成SELECT Sname FROM Student WHERE EXISTS虚表2如果虚表为空表，EXISTS虚表2也就为false，不返回到SELECT，而p1指向下一条记录。
3.示列分析
select distinct(a.s_cid),SUM(N_JE),count(a.S_CID) from zw_yingyez a inner join KG_BiaoKaXX b on a.S_CID=b.S_CID
where a.I_XiaoZhang=0
group by a.S_CID
having SUM(N_JE)>100
order by a.S_CID
执行顺序：
(8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list>
(1) FROM <left_table>
(3) <join_type> JOIN <right_table>
(2) ON <join_condition>
(4) WHERE <where_condition>
(5) GROUP BY <group_by_list>
(6) WITH {CUBE | ROLLUP}
(7) HAVING <having_condition>
(10) ORDER BY <order_by_list>
以上每个步骤都会产生一个虚拟表，该虚拟表被用作下一个步骤的输入。这些虚拟表对调用者(客户端应用程序或者外部查询)不可用。只有最后一步生成的表才会会给调用者。如果没有在查询中指定某一个子句，将跳过相应的步骤。
逻辑查询处理阶段简介：
1、 FROM：对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接)，生成虚拟表VT1。
2、 ON：对VT1应用ON筛选器，只有那些使为真才被插入到TV2。
3、 OUTER (JOIN):如果指定了OUTER JOIN(相对于CROSS JOIN或INNER JOIN)，保留表中未找到匹配的行将作为外部行添加到VT2，生成TV3。如果FROM子句包含两个以上的表，则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1到步骤3，直到处理完所有的表位置。
4、 WHERE：对TV3应用WHERE筛选器，只有使为true的行才插入TV4。
5、 GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表对TV4中的行进行分组，生成TV5。
6、 CUTE|ROLLUP：把超组插入VT5，生成VT6。
7、 HAVING：对VT6应用HAVING筛选器，只有使为true的组插入到VT7。
8、 SELECT：处理SELECT列表，产生VT8。
9、 DISTINCT：将重复的行从VT8中删除，产品VT9。
10、ORDER BY：将VT9中的行按ORDER BY子句中的列列表顺序，生成一个游标(VC10)。
11、TOP：从VC10的开始处选择指定数量或比例的行，生成表TV11，并返回给调用者。
总结 ：
执行顺序
FROM
JOIN
WHERE
GROUP
HAVING
SELECT
ORDER
SQL是按照这个顺序来的
Sql语句优化
1.WHERE后面的条件顺序影响
WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响，如
Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下'
以上两个SQL中dy_dj（电压等级）及xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，如果dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。所以尽量将范围小的条件放在前面。
2.使用in时，在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，这样可以减少判断的次数
3. exists 和 in 的效率 当两个表大小差不多的时候，效率差不多，但是当一个表大一个表小的时候，子查询表大的用exists，子查询表小的用in
in是把外表和内表作hash连接，而exists 是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。
列于表A（小表），表B（大表）
select * from A where cc in(select cc from B) 效率低
select * from A where where exists (select cc from B where cc=A.cc) 效率高
4.效率对比
createtime between '2011-7-4 0:00:00' AND '2011-8-4 23:59:59'
convert(varchar(10),createtime,112) between '20110704' and '20110804'
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