一、SELECT语句关键字的定义顺序(语法顺序)
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>
二、SELECT语句关键字的执行顺序
(7) SELECT
(8) DISTINCT <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) HAVING <having_condition>
(9) ORDER BY <order_by_condition>
(10) LIMIT <limit_number>
五、执行顺序分析
1、执行FROM语句
第一步是执行from语句，找到<left_table>和<right_table>两张表，再做笛卡尔积，不管是否有对应关系，全都做好对应。把两张表的记录全部拼到一起。得到第一张虚拟表VT1。
2、执行ON过滤
第二步执行ON关键字，一个连表的依据，只取leftt_able.xx=right_table.xx的一个字段。在笛卡尔积的基础上，取两张表有对应关系的记录。得到第二张虚拟表VT2。
3、添加外部行
实际就是实行JOIN类型，如LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN和FULL OUTER JOIN。在大多数的时候，我们都是会省略掉OUTER关键字的，但OUTER表示的就是外部行的概念。在VT2的基础留下左表或者右边呃记录，得到虚拟表VT3。
4、执行where过滤
添加外部行得到的VT3进行WHERE过滤，只有符合<where_condition>的记录才会输出到虚拟表VT4中。
5、执行GROUP BY分组
GROU BY子句主要是对使用WHERE子句得到的虚拟表进行分组操作。得到的内容会存入虚拟表VT5中，此时，我们就得到了一个VT5虚拟表
6、执行HAVING过滤
HAVING子句主要和GROUP BY子句配合使用，对分组得到的VT5虚拟表进行条件过滤。得到VT6虚拟表
7、SELECT列表
现在才会执行到SELECT子句（不要以为SELECT子句被写在第一行，就是第一个被执行的）。
执行SELECT语句从VT6中选择出需要的内容。
8、DISTINCT子句
如果在查询中指定了DISTINCT子句，则会创建一张内存临时表（如果内存放不下，就需要存放在硬盘了）。
临时表的表结构和上一步产生的虚拟表VT7是一样的，不同的是对进行DISTINCT操作的列增加了一个唯一索引，以此来除重复数据。
9、ORDER BY子句
对虚拟表中的内容按照指定的列进行排序，然后返回一个新的虚拟表VT8。
10、执行LIMIT子句
LIMIT子句从上一步得到的VT8虚拟表中选出从指定位置开始的指定行数据。对于没有应用ORDER BY的LIMIT子句，得到的结果同样是无序的，所以，很多时候，我们都会看到LIMIT子句会和ORDER BY子句一起使用。
MySQL数据库的LIMIT支持如下形式的选择：
LIMIT n, m
表示从第n条记录开始选择m条记录。而很多开发人员喜欢使用该语句来解决分页问题。对于小数据，使用LIMIT子句没有任何问题，当数据量非常大的时候，使用LIMIT n, m是非常低效的。因为LIMIT的机制是每次都是从头开始扫描，如果需要从第60万行开始，读取3条数据，就需要先扫描定位到60万行，然后再进行读取，而扫描的过程是一个非常低效的过程。所以，对于大数据处理时，是非常有必要在应用层建立一定的缓存机制（现在的大数据处理，大都使用缓存）