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在学习MySQL查询优化时，我们必须理解一个重要概念：SQL语句的执行顺序与我们的书写顺序是完全不同的。掌握这个执行顺序对于编写高效的查询语句和性能优化至关重要。
让我们看一个具体的SQL查询示例。这个查询要查找工资超过5万的员工，按部门分组统计人数，筛选出员工数量超过5人的部门，按员工数量降序排列，并只显示前10个结果。虽然我们是从SELECT开始写的，但MySQL的执行顺序却完全不同。
MySQL的执行顺序总共有7个步骤。首先是FROM和JOIN，确定要查询的数据源和表连接关系。然后WHERE子句进行行级过滤。接着GROUP BY对数据进行分组。HAVING对分组后的结果进行过滤。SELECT选择需要的字段并进行计算。ORDER BY对结果进行排序。最后LIMIT限制返回的记录数量。
理解执行顺序对性能优化非常重要。我们可以看到数据处理的流程：从原始的一千万行数据，经过WHERE条件过滤剩下一百万行，然后分组成一千个组，选择字段后得到一千行结果，最后排序并限制为10行。每个步骤都在减少数据量，所以前面的步骤优化效果最明显。
总结一下，掌握MySQL的执行顺序可以帮助我们写出更高效的查询语句，避免常见的性能陷阱，提升数据库查询效率。这是每个开发者都应该掌握的重要知识点。
FROM和JOIN是SQL执行的第一步，也是最重要的步骤。首先MySQL会读取FROM子句中指定的主表，然后执行JOIN操作连接其他相关表。在这个过程中，MySQL会根据JOIN条件对表进行连接，形成一个临时的结果集。这个结果集包含了所有满足连接条件的数据行，为后续的WHERE过滤、分组等操作提供数据基础。
WHERE子句是SQL执行的第二步，负责对FROM和JOIN产生的结果集进行行级过滤。MySQL会逐行评估WHERE条件，只保留满足条件的数据行。在我们的例子中，WHERE salary大于50000这个条件会筛选出工资超过5万的员工。这个步骤可以大幅减少后续处理的数据量，因此WHERE条件的优化对查询性能至关重要。
GROUP BY是SQL执行的第三步，负责对WHERE过滤后的数据进行分组聚合。MySQL会按照指定的字段对数据进行分组，比如按部门分组，然后对每个组执行聚合函数计算。在我们的例子中，技术部有2个员工，销售部也有2个员工，COUNT函数统计每组的记录数。分组后的数据结构发生了重要变化，每个组合并为一行结果。
让我们总结一下MySQL的完整执行顺序。从一千万行原始数据开始，经过FROM和JOIN确定数据源，WHERE条件过滤到一百万行，GROUP BY分组成一千组，HAVING过滤到五百组，SELECT选择字段得到五百行，ORDER BY排序，最后LIMIT限制为10行。可以看到，数据量在每个步骤都在减少，这就是为什么前面步骤的优化效果最明显。掌握这个执行顺序，能帮助我们写出更高效的SQL查询语句。
记住MySQL的执行顺序，就能写出更高效的查询语句，提升数据库性能！