1.FROM
2.ON
3.JOIN
4.WHERE
5.GROUP BY
6.WITH CUBE or WITH ROLLUP
7.HAVING
8.SELECT
9.DISTINCT
10.ORDER BY
11.TOP / LIMIT
如果想要知道自己SELECT語句的效率如何，可以在SELECT之前加上EXPLAIN 關鍵字
即可得知相關的執行順序及效率分析<此篇不對此做討論>
如上所列查詢語句有其執行的順序，所以要讓自己的查詢語句提昇效率就必須從這上述各點來下手，在此以例子直接說明
SELECT
*
FROM
user
JOIN
userProfile AS pro
ON
user.id = pro.userId
JOIN
userAgreement AS agr
ON
agr.userId = user.id
WHERE
user.birthday = '1984-06-25'
AND
pro.local = '員林'
這句SQL執行的順序是
1.FROM user
2.ON user.id = pro.userId
3.JOIN userProfile AS pro
4.ON agr.userId = user.id
5.JOIN userAgreement AS agr
6.WHERE user.birthday = '1984-06-25'
AND
pro.local = '員林'
7.SELECT *
查詢顧名思義如同在電話簿中找尋某人的名字一樣，資料量越大、所知的條件越少查詢所需時間就越長，相對的資料量越少、知道的條件越明確查詢所需的時間就越短。
那麼在這樣的執行順序下我們要怎麼讓資料量縮小以加快速度呢?
照執行順序來走
1.先碰到的就是user這個table，這個table相對於其他兩個table是否資料量最少?以此例討論的確是如此，因為user對userProfile、userAgreement都是一對多的關係，當然以user當開頭是一個好開頭。
2.接下來限制條件，以明確的條件來限制、以及少量的資料來比對大量的資料，自然就能保持較佳的查詢效率了。
3.有了明確條件以及少量資料比對的限制，JOIN table效率自然會比較好。
4.5.如上兩點所言，越明確的條件以及少量資料的比對，效率會更好，所以這裡值得注意的是ON agr.userId = user.id 以大量的資料去比對少量的資料，這是反其道而行會適得起反降慢速度，ON user.id = agr.userId 如果改成這樣就會變成以少量資料去比對大量資料，則又可獲得較佳的效率了。
6.當上述的TABLE都JOIN完成之後，再用WHERE來做整體的條件限制，一直以來都是這麼做的沒錯吧~那就錯大了!!如果條件可以在上面ON的時候就限制，資料量便可再更縮小，JOIN出來的TABLE就會很小甚至精準到需求的資料，有時候根本連WHERE都不用寫，那該怎麼寫呢?稍後將會把改完的SQL寫在下方給大家參考。
7.JOIN完TABLE，限制條件也結束了，才開始SELECT，此時會將使用者所需要的資料一一列出，大家都會用*來簡便的將一切列出，這也是降低效率的兇手之一，SELECT越明確，越少的欄位會讓整體速度稍微加快，因此在SELECT部份也盡量少濫用*，可獲得較佳的效率
透過上述幾點，將修改後的SQL寫出如下︰
SELECT
user.id,
user.username,
pro.phone,
agr.agreementEndDate
FROM
user
JOIN
userProfile AS pro
ON
user.birthday = '1984-06-25'
AND
pro.local = '員林'
AND
user.id = pro.userId
JOIN
userAgreement AS agr
ON
agr.userId = user.id
如上所示，在第一次ON的條件限制下就將資料量降到最少，甚至精準，如此往後JOIN就會讓資料量大為減少，最後連WHERE都不需要額外限制其他條件，而SELECT部份也只挑出所需的資料就好， 達到最佳的效率
總結︰資料量越小、條件越明確就能達到最好的查詢效率
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