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优先顺序： 小括号、NOT、AND、OR。错误的写法：这个时候你会怀疑到底是不是where条件有问题，其实是因为先执行了and，最后再来执行的or，所以就查出来了。
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那么问题来了，为什么where的优先级要比group by，having， select之类的要高呢？ 第一个原因是可以减少不必要的查询量，加快执行语句的速度，类似于Apache Spark在对查询语句进行逻辑优化时需要用到的谓词下推类似的道理。
所以如果你的情况条件从小到大，那么遇到前边的，虽然可能符合多个条件，但是优先级是前边的优于后边的。所以遇到第一个符合的，就会取出这个条件需要的数据，而不会再往后判断。
对于WHERE后面的条件，数据库有一定的优化能力，一般是首先对有索引的字段进行筛选，由于你的wtid字段可能有索引，加上这个字段会首先用它进行筛选，所以效率大大提高。你的分析只适合所有字段都没有索引的情况。
备注：%代表多个字符，_下划线代表一个字符，^a代表以a为开头的数据，a$代表以a为结尾的数据，[abc]匹配所包含的任意一个字符。多条件查询 备注：当and和or同时使用时，and优先级高于or。
1、最左匹配原则：最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询(、、between、like)就会停止匹配。
2、在MySQL建立联合索引时会遵守最左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。. 要想理解联合索引的最左匹配原则，先来理解下索引的底层原理。
3、最左原则原理指的是当使用联合索引进行查询时，最左侧的索引列必须包含在查询条件中，并且尽量不要使用从右往左的联合索引列。
4、mysql 索引最左原则原理 索引本质是一棵B+Tree，联合索引(col1， col2，col3)也是。
你排序的方法是使用汉字，所以排序混乱 常用的方法是将这类固定内容的字段用数字来表示，然后在界面中再重新解读为汉字。
可以给该字符串字段加上普通 Bree索引，二级索引树字符串默认存储方式是按照字符集升序存储的（MySQL0 可自定义排序存储方式），所以有索引的字段排序性能比没有索引的字段排序性能好。
在MySQL中，可以指定按照多个字段进行排序。例如，可以使employee表按照d_id字段和age字段进行排序。排序过程中，先按照d_id字段进行排序，遇到d_id字段的值相等的情况时，再把d_id值相等的记录按照age字段进行排序。
你的第一个where条件sort=0，会把所有的数据都筛选出来。所以这个条件在这里没有什么意义，起码就你给出来的这个示例数据来说，所有的数据都会被筛选出来。
先看下我们的表数据，有一些数据是重复的。要查找重复数据，我们可以使用mysql里的having语句，如图。执行这个语句后，我们可以看到现在的结果里显示的就是表中重复数据的字段。
SQL： select distinct name，id from user SQL ：select name from user group by name group by理解：表里的某一个字段（比如：name） 当出现相同的数据时，group by就将这2条数据合二为一。name就显示一条 数据了。
如果要查的数据很少，可以通过navicat，然后借助ctrl+F进行查找最快。如果内容很多的话，就是通过sql语句最大限度的缩小查找范围找出符合条件的内容。
这是一个分组统计问题。用group by即可。select name，count(name) from 你的表名 where date=2015-01-02 group by name 以上语句为思路语句，没有严格控制格式，请自行调节。
delete from table where id (select min(id) from table group by a，b having count(*) 1)；如果你的表设计的不严谨，比如没有ID这个可供操作的主键，那就只能在where后面多一些条件直到找出唯一的筛选方法。
1、直接使用一条查询语句就能解决了。select * from 你的表名 order by score desc limit 3 如果只要查name score的话。
2、这大段特意加了缩进，好看一些。上面是查询所有学生的班级、姓名和总分，下面是查询出每个班最高分，两个临时表联合查询，查出我理解的题意。
3、工具/材料：Management Studio。首先在桌面上，点击“Management Studio”图标。之后在该界面中，点击左上角“新建查询”选项。
4、表结构都不给出来，假设表中有姓名，课程，班级，成绩这几个字段。
5、但是如果你需要榨干服务器的最后一点性能，你就需要知道什么时候去打破规则。对于那些认为这是MySQL本身的问题的人，我要说这不是，我曾经看到过使用其他平台的人也在做着同样的事情，如SQL Server。
