运营组的同事最近提出一个需求，希望可以统计出用系统用户及订单情况，于是乎我们很想当然的写出了一个统计SQL，用户表user和行程表直接join，并且针对行程做了group，但SQL执行速度出奇的慢。

explain select  users.`mobile_num`, concat(users.`lastName` ,users.`firstName`) as userName, users.`company`,
  (case `users`.`idPhotoCheckStatus` when '2' then '已认证' when '3' then '已驳回' else '待认证' end) as `idPhotoCheckStatus`,
  (case `users`.`driverLicenseCheckStatus` when '2' then '已认证' when '3' then '已驳回' else '待认证' end) as `driverLicenseCheckStatus`,
  (case `users`.`companyCheckStatus` when '2' then '已认证' when '3' then '已驳回' else '待认证' end) as `companyCheckStatus`,
  (case `users`.`unionCheckStatus` when '2' then '已认证' when '3' then '已驳回' else '待认证' end) as `unionCheckStatus`,
  count(passenger_trip.id) as ptrip_num
from users
left join passenger_trip on passenger_trip.userId = users.id  and passenger_trip.status != 'cancel'
left join driver_trip on driver_trip.`userId`=users.`id` and driver_trip.`status` != 'cancel'
where company != '本公司名' and company != '本公司昵称'

当时的第一反应是数据库挂住了，因为用户表的数据量10W左右，行程表的数据也是10W左右，不可能这么慢！通过explain查看分析计划，并且查看过关联字段的索引情况，发现这是一个最常见的关联查询，当然是通过join实现。

转而一想，10W*10W，经过笛卡尔集之后，这不是百亿级的数据筛选吗？！于是换了一种写法进行尝试。

explain select  users.`mobile_num`, concat(users.`lastName` ,users.`firstName`) as userName, users.`company`,
  (case `users`.`idPhotoCheckStatus` when '2' then '已认证' when '3' then '已驳回' else '待认证' end) as `idPhotoCheckStatus`,
  (case `users`.`driverLicenseCheckStatus` when '2' then '已认证' when '3' then '已驳回' else '待认证' end) as `driverLicenseCheckStatus`,
  (case `users`.`companyCheckStatus` when '2' then '已认证' when '3' then '已驳回' else '待认证' end) as `companyCheckStatus`,
  (case `users`.`unionCheckStatus` when '2' then '已认证' when '3' then '已驳回' else '待认证' end) as `unionCheckStatus`,
  (select count(passenger_trip.id) from  passenger_trip where  passenger_trip.userId = users.id  and passenger_trip.status != 'cancel') as ptrip_num,
  (select count(driver_trip.id) from  driver_trip where  driver_trip.userId = users.id  and driver_trip.status != 'cancel') as dtrip_num
from users
where company != '本公司名' and company != '公司昵称'

这样的效果居然比直接join快了N倍，执行速度从未知到10秒内返回，查看执行计划：

进一步调整SQL进行尝试：

explain select  users.`mobile_num`, concat(users.`lastName` ,users.`firstName`) as userName, users.`company`,
  (case `users`.`idPhotoCheckStatus` when '2' then '已认证' when '3' then '已驳回' else '待认证' end) as `idPhotoCheckStatus`,
  (case `users`.`driverLicenseCheckStatus` when '2' then '已认证' when '3' then '已驳回' else '待认证' end) as `driverLicenseCheckStatus`,
  (case `users`.`companyCheckStatus` when '2' then '已认证' when '3' then '已驳回' else '待认证' end) as `companyCheckStatus`,
  (case `users`.`unionCheckStatus` when '2' then '已认证' when '3' then '已驳回' else '待认证' end) as `unionCheckStatus`,
 ptrip_num, dtrip_num
from users 
 left  join 
 (select count(passenger_trip.id)  as ptrip_num, passenger_trip.`userId` from  passenger_trip where  passenger_trip.status != 'cancel' group by passenger_trip.`userId` ) as ptrip
 on ptrip.userId = users.id
 left join 
 (select count(driver_trip.id)  as dtrip_num, driver_trip.`userId` from  driver_trip where  driver_trip.status != 'cancel' group by driver_trip.`userId` ) as dtrip
 on dtrip.userId = users.id
where company != '本公司名' and company != '公司昵称'

居然5秒内返回，这才是正常的预期，10W级的数据筛选，应该是几秒内返回的！

出现这种差别的原因，其实很简单，SQL语句执行的时候是有一定顺序的。

1. from 先选择一个表，构成一个结果集。
2. where 对结果集进行筛选，筛选出需要的信息形成新的结果集。
3. group by 对新的结果集分组。
4. having 筛选出想要的分组。
5. select 选择列。
6. order by 当所有的条件都弄完了。最后排序。

第一种写法，直接join的结果，就是在100亿条数据中进行筛选；
后面两种则是优先执行子查询，完成10W级别的查询，再进行一次主表10W级的关联查询，所以数量级明显少于第一种写法。