上一篇，我们说到了SQL优化的基本原则和流程。
今天我们遵循流程，首先讲讲怎么进行语句分析和改写。
SQL语句的执行顺序如下：
1，FROM子句：确定数据来源，包括JOIN的表。
2，ON：执行JOIN条件。
3，JOIN：如果有JOIN则根据JOIN类型（如INNER、LEFT）连接表。
4，WHERE子句：过滤记录。
5，GROUP BY子句：根据指定的列分组记录。
6，HAVING子句：过滤分组。
7，SELECT子句：选取特定的列。
8，DISTINCT子句：去除重复数据。
9，ORDER BY子句：最后对结果进行排序。
10，LIMIT / OFFSET子句（或者是TOP，或者是FETCH）：最后的结果截取。

举个生活的例子：
我们在买一个东西的时候，通常我们需要先确定这个东西哪里有（确定数据来源），也就是确定东西哪里可以买到（join就是有多个来源，不同来源之间的关系就是（on），例如有淘宝，京东，拼多多，on就是货比三家。也可能会在多个平台买）。比如在淘宝，那我下一步就是在淘宝上去搜索筛选商店（where过滤），然后进入某个商店，选择分类型(分组)的东西，比如生活用品类，然后从分类型中选择具体的东西（select）。然后你又发现这个东西好几种样式的我都想要（不想买重就是distinct），难以取舍。那么就需要给他排下优先级（order by排序），哪个最想要我就要哪个,或者前三个我都要了（limit截取）。 这样最终我就买到我想要的了。

在了解了语句的执行顺序后，我们就能知晓为什么有些select语句的过滤条件的位置会对执行耗时有影响。说到这里，也就要说说在sql改写中占用重量地位的谓词下推了。

谓词下推：
简单说就是过滤条件下移，移到靠近数据源的位置。以尽早完成数据的过滤，从而显著减少数据传输或计算的开销。

举例说明：
select * from DMHR.EMPLOYEE e left join DMHR.DEPARTMENT d on d.DEPARTMENT_ID = e.DEPARTMENT_ID
where e.SALARY > 3000

优化方向：
将e.SALARY > 3000条件下推到数据源DMHR.EMPLOYEE的附近。

优化后SQL:
SELECT *
FROM (SELECT *
FROM "DMHR"."EMPLOYEE"
WHERE "SALARY" > 3000) "t"
LEFT JOIN "DMHR"."DEPARTMENT" ON "t"."DEPARTMENT_ID" = "DEPARTMENT"."DEPARTMENT_ID"