sql執行順序：
1、LIMIT 語句；
分頁查詢，是最常用的場景之一，但也通常也是最容易出問題。比如對於簡單的語句，一般 DBA ，想到的辦法是在 type, name, create_time 字段上加組合索引。條件排序都能有效的【利用到索引】，性能迅速提升。
好吧，可能90%以上的 【DBA】 解決該問題就到此為止。但當 LIMIT 子句變成 “LIMIT 1000000,10” 時，程序員仍然會抱怨：我只取10條記錄，為什麼還是慢？
要知道數據庫也並不知道，第1000000條記錄從什麼地方開始，即使有索引，也需要從頭計算一次。出現這種性能問題，多數情形下是程序員偷懶了。
在前端數據瀏覽翻頁，或者大數據分批導出等場景下，是可以將上一頁的最大值當成參數作為select條件的。SQL 重新設計如下：
在新設計下select時間基本固定，不會隨著數據量的增長而變。
2、隱式轉換；
SQL語句中，select變量和字段定義類型不匹配，是另一個常見的錯誤。比如下面的語句：
其中字段 bpn 的定義為 varchar(20)，MySQL 的策略是將字符串轉換為數字之後再比較。函數作用於表字段，索引失效。
上述情況可能是應用程序框架自動填入的參數，而不是程序員的原意。現在應用框架很多很繁雜，使用方便的同時也小心它可能給自己挖坑。
3、關聯更新、刪除
雖然 MySQL5.6 引入了物化特性，目前僅僅針對【select】語句的優化。對於更新或刪除，需要手工重寫成 JOIN。
比如下面 UPDATE 語句，MySQL 實際執行的是循環/嵌套子查詢（DEPENDENT SUBQUERY)，時間可想而知。
執行計劃：
重寫為 JOIN 之後，子查詢的選擇模式，從 DEPENDENT SUBQUERY 變成 DERIVED，執行速度大大加快，從7秒降低到2毫秒。
執行計劃簡化為：
4、混合排序
MySQL 不能利用索引進行混合排序。但在某些場景，還是有機會使用特殊方法提升性能的。
執行計劃顯示為全表掃描：
由於 is_reply 只有0和1兩種狀態，我們按照下面的方法重寫後，執行時間從1.58秒，降低到2毫秒。
5、EXISTS語句
MySQL 對待 EXISTS 子句時，仍然採用嵌套【子查詢】的執行方式。如下面的 SQL 語句：
執行計劃為：
去掉 exists 更改為 join，能夠避免嵌套【子查詢】，將執行時間從1.93秒降低為1毫秒。
新的執行計劃：
6、條件下推；
外部select條件，不能夠下推到複雜的視圖，或子查詢的情況有：
1、聚合子查詢； 2、含有 LIMIT 的子查詢； 3、UNION 或 UNION ALL 子查詢； 4、輸出字段中的【子查詢】；
如下面的語句，條件作用於，聚合子查詢之後：
確定從語義上，查詢條件，可以直接下推後，重寫如下；
執行計劃變為：
7、提前縮小範圍**
先上初始 SQL 語句：
該SQL語句原意是：先做一系列的左連接，然後排序取前15條記錄。從執行計劃，也可以看出，最後一步估算排序記錄數為90萬，時間消耗為12秒。
由於最後 WHERE 條件，及排序均針對最左主表，因此可以先對 【my_order】 提前縮小數據量，再做左連接。SQL 重寫後如下，執行時間縮小為，1毫秒左右。
再檢查執行計劃：子查詢物化後（select_type=DERIVED)參與 JOIN。雖然估算行掃描仍然為90萬，但是利用了索引以及 LIMIT 子句後，實際執行時間變得很小。
8、中間結果集下推
再來看下面這個已經初步優化過的例子(左連接中主表優先作用【查詢條件】)：
不難看出子查詢 c ，是全表聚合查詢，表數量大情況下，導致性能下降。
其實對於子查詢 c，左連接最後結果集只關心能和主表 resourceid 能匹配的數據。因可以重寫語句，執行時間從原來的2秒下降到2毫秒。
但是子查詢 a 在我們的SQL語句中出現了多次。這種寫法不僅存在額外的開銷，顯的繁雜。使用 WITH 語句再次重寫：
總結；
數據庫編譯器，產生執行計劃，決定著【SQL】實際執行。編譯器只是服務，數據庫的編譯器都不是完美的。
瞭解數據庫特性，才能揚長避短，寫出高性能的SQL。
SQL語句不在於多複雜，簡潔清晰就好。