尽量不在要where条件中，对列做计算。很多同学只知道规则，但是不知为什么。为了回答这个问题，本节将带你研究一下。

数据库的服务端，可以分为执行器和存储引擎两部分。执行器负责解析SQL执行查询，存储引擎负责保存数据。

SQL是如何在执行器中执行的？

以下面SQL为例

select u.id, u.name, o.id
from users u inner join o on u.id = o.user.id
where u.id > 50

这个 SQL 语义是，查询用户 ID 大于 50 的用户的所有订单，这是很简单的一个联查，需要查询 users 和 orders 两张表，WHERE 条件就是，用户 ID 大于 50。

数据库收到查询请求后，需要先解析SQL语句，转换后的结构化数据，就是抽象语法树（AST，Abstract Syntax Tree)。

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执行器解析AST之后，生成逻辑执行计划。执行计划可以理解为如何一步一步的执行查询和计算，最终得到执行结果的一个分步骤计划。

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和SQL、AST不同的是，逻辑执行计划很像执行的程序代码了。执行计划很像编程语言的函数调用栈，外层调用内层的方法。所以理解执行计划，得从内往外看。

  1. 最内层的2个LogicalTableScan的含义是，把USER和ORDERS这两个表的数据拿出来
  2. 然后做一个LogincalJoin，Join条件是$0 = $6
  3. 然后执行一个过滤器，过滤没有用的行
  4. 做一个投影，过滤没用的列

如果，user 表有 1,000 条数据，订单表里面有 10,000 条数据，这 个 JOIN 操作需要遍历的行数就是 1,000 x 10,000 = 10,000,000 行。可见，这种从 SQL 的 AST 直译过来的逻辑执行计划，一般性能都非常差，所以，需要对执行计划进行优化。

如何对执行计划进行优化，不同的数据库有不同的优化方法，这一块儿也是不同数据库性能有差距的主要原因之一。优化的总体思路是，在执行计划中，尽早地减少必须处理的数据量。也就是说，尽量在执行计划的最内层减少需要处理的数据量。看一下简单优化后的逻辑执行计划：