分页查询，只有5千条数据，但因为涉及到的表比较多，所以每次请求大约要8S左右的时间。
下面讲一下优化的过程：
系统框架：Spring Boot；
持久层：Spring Data JPA；
数据库：MySql;
先贴一段Mysql语句中各个部分的执行顺序：
SQL的执行顺序
(1)from
(2) on
(3) join
(4) where
(5)group by(开始使用select中的别名，后面的语句中都可以使用)
(6) avg,sum....
(7)having
(8) select
(9) distinct
(10) order by
从这个顺序中我们不难发现，所有的 查询语句都是从from开始执行的，在执行过程中，每个步骤都会为下一个步骤生成一个虚拟表，这个虚拟表将作为下一个执行步骤的输入。
第一步：首先对from子句中的前两个表执行一个笛卡尔乘积，此时生成虚拟表 vt1（选择相对小的表做基础表）；
第二步：接下来便是应用on筛选器，on 中的逻辑表达式将应用到 vt1 中的各个行，筛选出满足on逻辑表达式的行，生成虚拟表 vt2；
第三步：如果是outer join 那么这一步就将添加外部行，left outer jion 就把左表在第二步中过滤的行添加进来，如果是right outer join 那么就将右表在第二步中过滤掉的行添加进来，这样生成虚拟表 vt3；
第四步：如果 from 子句中的表数目多于两个表，那么就将vt3和第三个表连接从而计算笛卡尔乘积，生成虚拟表，该过程就是一个重复1-3的步骤，最终得到一个新的虚拟表 vt3；
第五步：应用where筛选器，对上一步生产的虚拟表引用where筛选器，生成虚拟表vt4，在这有个比较重要的细节不得不说一下，对于包含outer join子句的查询，就有一个让人感到困惑的问题，到底在on筛选器还是用where筛选器指定逻辑表达式呢？on和where的最大区别在于，如果在on应用逻辑表达式那么在第三步outer join中还可以把移除的行再次添加回来，而where的移除的最终的。举个简单的例子，有一个学生表（班级,姓名）和一个成绩表(姓名,成绩)，我现在需要返回一个x班级的全体同学的成绩，但是这个班级有几个学生缺考，也就是说在成绩表中没有记录。为了得到我们预期的结果我们就需要在on子句指定学生和成绩表的关系（学生.姓名=成绩.姓名）那么我们是否发现在执行第二步的时候，对于没有参加考试的学生记录就不会出现在vt2中，因为他们被on的逻辑表达式过滤掉了,但是我们用left outer join就可以把左表（学生）中没有参加考试的学生找回来，因为我们想返回的是x班级的所有学生，如果在on中应用学生.班级='x'的话，left outer join会把x班级的所有学生记录找回，所以只能在where筛选器中应用学生.班级='x' 因为它的过滤是最终的；
第六步：group by 子句将中的唯一的值组合成为一组，得到虚拟表vt5。如果应用了group by，那么后面的所有步骤都只能得到的vt5的列或者是聚合函数（count、sum、avg等）。原因在于最终的结果集中只为每个组包含一行。这一点请牢记；
第七步：应用cube或者rollup选项，为vt5生成超组，生成vt6；
第八步：应用having筛选器，生成vt7。having筛选器是第一个也是为唯一一个应用到已分组数据的筛选器；
第九步：处理select子句。将vt7中的在select中出现的列筛选出来。生成vt8；
第十步：应用distinct子句，vt8中移除相同的行，生成vt9。事实上如果应用了group by子句那么distinct是多余的，原因同样在于，分组的时候是将列中唯一的值分成一组，同时只为每一组返回一行记录，那么所以的记录都将是不相同的；
第十一步：应用order by子句。按照order_by_condition排序vt9，此时返回的一个游标，而不是虚拟表。sql是基于集合的理论的，集合不会预先对他的行排序，它只是成员的逻辑集合，成员的顺序是无关紧要的。对表进行排序的查询可以返回一个对象，这个对象包含特定的物理顺序的逻辑组织。这个对象就叫游标。正因为返回值是游标，那么使用order by 子句查询不能应用于表表达式。排序是很需要成本的，除非你必须要排序，否则最好不要指定order by，最后，在这一步中是第一个也是唯一一个可以使用select列表中别名的步骤。
第十二步：应用top选项。此时才返回结果给请求者即用户。
MYSQL执行顺序
SELECT语句中子句的执行顺序与SELECT语句中子句的输入顺序是不一样的，所以并不是从SELECT子句开始执行的，而是按照下面的顺序执行：
开始->FROM子句->WHERE子句->GROUP BY子句->HAVING子句->ORDER BY子句->SELECT子句->LIMIT子句->最终结果
这里说一下笛卡尔乘积：也叫直积
是两个集合的直接乘积，如果不加条件限制的话会有大量冗余数据。
下面看一下实际情况中的代码：
因为SQL中存在count（），导致分页不准，所以自己重新做了分页，
这个接口在前端调用时一共用了大约8S的时间
这不应该是几千条数据的查询结果；
优化过程
（1）在确保数据的情况下尽量小表连接大表
（2）如果有分页，尽量把连接表的操作拿出来
（3）如果不能链接表单而操作单独取出，多表联查的时候，后面的on语句中尽量能减少直积的条数，防止下一次笛卡尔乘积过大的虚拟表
（4）如果同时执行多条SQL，注意每条sql的连表也许不一样，有的语句可以减少连表的数量
第一次优化结果：
这个接口的速度变成了：
有兴趣的朋友可以把max（）函数也拿出来，感觉应该会更快。
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