SELECT語句的完整語法如下
SELECT
DISTINCT <select_list>
FROM <left_table>
<join_type> JOIN <right_table>
ON <join_condition>
WHERE <where_condition>
GROUP BY <group_by_list>
HAVING <having_condition>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_number>
然而其執行順序卻是：
FROM
<表名> # 笛卡爾積
ON
<篩選條件> # 對笛卡爾積的虛表進行篩選
JOIN <join, left join, right join...>
<join表> # 指定join，用於添加數據到on之后的虛表中，例如left join會將左表的剩余數據添加到虛表中
WHERE
<where條件> # 對上述虛表進行篩選
GROUP BY
<分組條件> # 分組
<SUM()等聚合函數> # 用於having子句進行判斷，在書寫上這類聚合函數是寫在having判斷里面的
HAVING
<分組篩選> # 對分組后的結果進行聚合篩選
SELECT
<返回數據列表> # 返回的單列必須在group by子句中，聚合函數除外
DISTINCT
# 數據除重
ORDER BY
<排序條件> # 排序
LIMIT
<行數限制>
其實，引擎在執行上述每一步時，都會在內存中形成一張虛擬表，然后對虛擬表進行后續操作，並釋放沒用的虛擬表的內存，以此類推。
具體解釋：（注：下面“VT”表示 → 虛擬表 virtual ）
from：select * from table_1, table_2; 與 select * from table_1 join table_2; 的結果一致，都是表示求笛卡爾積；用於直接計算兩個表笛卡爾積，得到虛擬表VT1，這是所有select語句最先執行的操作，其他操作時在這個表上進行的，也就是from操作所完成的內容
on: 從VT1表中篩選符合條件的數據，形成VT2表；
join: 將該 join 類型的數據補充到VT2表中，例如 left join 會將左表的剩余數據添加到虛表VT2中，形成VT3表；若表的數量大於2，則會重復1-3
where: 執行篩選，（不能使用聚合函數）得到VT4表；
group by: 對VT4表進行分組，得到VT5表；其后處理的語句，如select，having，所用到的列必須包含在group by條件中，沒有出現的需要用聚合函數；
having: 篩選分組后的數據，得到VT6表；
select: 返回列得到VT7表；
distinct: 用於去重得到VT8表；
order by: 用於排序得到VT9表；
limit: 返回需要的行數，得到VT10；
需要注意的是：
- group by條件中，每個列必須是有效列，不能是聚合函數；
- null值也會作為一個分組返回；
- 除了聚合函數，select子句中的列必須在group by條件中；
除了聚合函數，select子句中的列必須在group by條件中；
- 可以在 GRROUP BY 之后使用 WHERE 嗎？（不行，GROUP BY 是在 WHERE 之后！）
- 可以對窗口函數返回的結果進行過濾嗎？（不行，窗口函數是 SELECT 語句里，而 SELECT 是在 WHERE 和 GROUP BY 之后）
- 可以基於 GROUP BY 里的東西進行 ORDER BY 嗎？（可以，ORDER BY 基本上是在最后執行的，所以可以基於任何東西進行 ORDER BY）
- LIMIT 是在什么時候執行？（在最后！）
但是，數據庫引擎並不一定嚴格按照這個順序執行 SQL 查詢，因為為了更快地執行查詢，它們會做出一些優化，這些問題會在下方進行解釋↓↓↓。
SQL中的別名會影響SQL執行順序么
如下方SQL所示：
SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)
FROM table
GROUP BY full_name
從這個語句來看，好像 GROUP BY 是在 SELECT 之后執行的，因為它引用了 SELECT 中的一個別名。但實際上不一定要這樣，數據庫引擎會把查詢重寫成這樣↓↓↓：
SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)
FROM table
GROUP BY CONCAT(first_name, ' ', last_name)
所以，這樣 GROUP BY 仍然先執行。
另外，數據庫引擎還會做一系列檢查，確保 SELECT 和 GROUP BY 中的東西是有效的，所以會在生成執行計划之前對查詢做一次整體檢查。
數據庫很可能不按正常順序執行查詢（優化）
在實際當中，數據庫不一定會按照 JOIN、WHERE、GROUP BY 的順序來執行查詢，因為它們會進行一系列優化，把執行順序打亂，從而讓查詢執行得更快，只要不改變查詢結果。
這個查詢說明了為什么需要以不同的順序執行查詢：
SELECT * FROM
dept d LEFT JOIN student s ON d.student_id = s.id
WHERE s.name = '陳哈哈'
如果只需要找出名字叫“陳哈哈”的學生信息，那就沒必要對兩張表的所有數據執行左連接，在連接之前先進行過濾，這樣查詢會快得多，而且對於這個查詢來說，先執行過濾並不會改變查詢結果。