`

SQL逻辑查询语句执行顺序

 
阅读更多

MySQL五补充部分:SQL逻辑查询语句执行顺序

 

阅读目录

  • 一 SELECT语句关键字的定义顺序
  • 二 SELECT语句关键字的执行顺序
  • 三 准备表和数据
  • 四 准备SQL逻辑查询测试语句
  • 五 执行顺序分析

一 SELECT语句关键字的定义顺序

复制代码
SELECT DISTINCT <select_list>
FROM <left_table>
<join_type> JOIN <right_table>
ON <join_condition>
WHERE <where_condition>
GROUP BY <group_by_list>
HAVING <having_condition>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_number>
复制代码

二 SELECT语句关键字的执行顺序

复制代码
(7)     SELECT 
(8)     DISTINCT <select_list>
(1)     FROM <left_table>
(3)     <join_type> JOIN <right_table>
(2)     ON <join_condition>
(4)     WHERE <where_condition>
(5)     GROUP BY <group_by_list>
(6)     HAVING <having_condition>
(9)     ORDER BY <order_by_condition>
(10)    LIMIT <limit_number>
复制代码

三 准备表和数据

1. 新建一个测试数据库TestDB；

create database TestDB;

2.创建测试表table1和table2；

复制代码
CREATE TABLE table1
 (
     customer_id VARCHAR(10) NOT NULL,
     city VARCHAR(10) NOT NULL,
     PRIMARY KEY(customer_id)
 )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;

 CREATE TABLE table2
 (
     order_id INT NOT NULL auto_increment,
     customer_id VARCHAR(10),
     PRIMARY KEY(order_id)
 )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;
复制代码

3.插入测试数据；

复制代码
INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('163','hangzhou');
 INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('9you','shanghai');
 INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('tx','hangzhou');
 INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('baidu','hangzhou');

 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('163');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('163');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('9you');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('9you');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('9you');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('tx');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES(NULL);
复制代码

准备工作做完以后，table1和table2看起来应该像下面这样：

复制代码
mysql> select * from table1;
 +-------------+----------+
 | customer_id | city     |
 +-------------+----------+
 | 163         | hangzhou |
 | 9you        | shanghai |
 | baidu       | hangzhou |
 | tx          | hangzhou |
 +-------------+----------+
rows in set (0.00 sec)

 mysql> select * from table2;
 +----------+-------------+
 | order_id | customer_id |
 +----------+-------------+
 |        1 | 163         |
 |        2 | 163         |
 |        3 | 9you        |
 |        4 | 9you        |
 |        5 | 9you        |
 |        6 | tx          |
 |        7 | NULL        |
 +----------+-------------+
rows in set (0.00 sec)
复制代码

四 准备SQL逻辑查询测试语句

复制代码
#查询来自杭州，并且订单数少于2的客户。
 SELECT a.customer_id, COUNT(b.order_id) as total_orders
 FROM table1 AS a
 LEFT JOIN table2 AS b
 ON a.customer_id = b.customer_id
 WHERE a.city = 'hangzhou'
 GROUP BY a.customer_id
 HAVING count(b.order_id) < 2
 ORDER BY total_orders DESC;
复制代码

五 执行顺序分析

在这些SQL语句的执行过程中，都会产生一个虚拟表，用来保存SQL语句的执行结果（这是重点），我现在就来跟踪这个虚拟表的变化，得到最终的查询结果的过程，来分析整个SQL逻辑查询的执行顺序和过程。

执行FROM语句

第一步，执行FROM语句。我们首先需要知道最开始从哪个表开始的，这就是FROM告诉我们的。现在有了<left_table>和<right_table>两个表，我们到底从哪个表开始，还是从两个表进行某种联系以后再开始呢？它们之间如何产生联系呢？——笛卡尔积

关于什么是笛卡尔积，请自行Google补脑。经过FROM语句对两个表执行笛卡尔积，会得到一个虚拟表，暂且叫VT1（vitual table 1），内容如下：

复制代码
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 9you        | shanghai |        1 | 163         |
| baidu       | hangzhou |        1 | 163         |
| tx          | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        2 | 163         |
| baidu       | hangzhou |        2 | 163         |
| tx          | hangzhou |        2 | 163         |
| 163         | hangzhou |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| baidu       | hangzhou |        3 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        3 | 9you        |
| 163         | hangzhou |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| baidu       | hangzhou |        4 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        4 | 9you        |
| 163         | hangzhou |        5 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| baidu       | hangzhou |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        5 | 9you        |
| 163         | hangzhou |        6 | tx          |
| 9you        | shanghai |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |        6 | tx          |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| 163         | hangzhou |        7 | NULL        |
| 9you        | shanghai |        7 | NULL        |
| baidu       | hangzhou |        7 | NULL        |
| tx          | hangzhou |        7 | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+
复制代码

总共有28（table1的记录条数 * table2的记录条数）条记录。这就是VT1的结果，接下来的操作就在VT1的基础上进行。

执行ON过滤

执行完笛卡尔积以后，接着就进行ON a.customer_id = b.customer_id条件过滤，根据ON中指定的条件，去掉那些不符合条件的数据，得到VT2表，内容如下：

复制代码
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+
复制代码

VT2就是经过ON条件筛选以后得到的有用数据，而接下来的操作将在VT2的基础上继续进行。

添加外部行

这一步只有在连接类型为OUTER JOIN时才发生，如LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN和FULL OUTER JOIN。在大多数的时候，我们都是会省略掉OUTER关键字的，但OUTER表示的就是外部行的概念。

LEFT OUTER JOIN把左表记为保留表，得到的结果为：

复制代码
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+
复制代码

RIGHT OUTER JOIN把右表记为保留表，得到的结果为：

复制代码
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| NULL        | NULL     |        7 | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+
复制代码

FULL OUTER JOIN把左右表都作为保留表，得到的结果为：

复制代码
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
| NULL        | NULL     |        7 | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+
复制代码

添加外部行的工作就是在VT2表的基础上添加保留表中被过滤条件过滤掉的数据，非保留表中的数据被赋予NULL值，最后生成虚拟表VT3。

由于我在准备的测试SQL查询逻辑语句中使用的是LEFT JOIN，过滤掉了以下这条数据：

| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |

现在就把这条数据添加到VT2表中，得到的VT3表如下：

复制代码
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+
复制代码

接下来的操作都会在该VT3表上进行。

执行WHERE过滤

对添加外部行得到的VT3进行WHERE过滤，只有符合<where_condition>的记录才会输出到虚拟表VT4中。当我们执行WHERE a.city = 'hangzhou'的时候，就会得到以下内容，并存在虚拟表VT4中：

复制代码
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+
复制代码

但是在使用WHERE子句时，需要注意以下两点：

  1. 由于数据还没有分组，因此现在还不能在WHERE过滤器中使用where_condition=MIN(col)这类对分组统计的过滤；
  2. 由于还没有进行列的选取操作，因此在SELECT中使用列的别名也是不被允许的，如：SELECT city as c FROM t WHERE c='shanghai';是不允许出现的。

执行GROUP BY分组

GROU BY子句主要是对使用WHERE子句得到的虚拟表进行分组操作。我们执行测试语句中的GROUP BY a.customer_id，就会得到以下内容(默认只显示组内第一条)：

复制代码
+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+
复制代码

得到的内容会存入虚拟表VT5中，此时，我们就得到了一个VT5虚拟表，接下来的操作都会在该表上完成。

执行HAVING过滤

HAVING子句主要和GROUP BY子句配合使用，对分组得到的VT5虚拟表进行条件过滤。当我执行测试语句中的HAVING count(b.order_id) < 2时，将得到以下内容：

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+

这就是虚拟表VT6。

SELECT列表

现在才会执行到SELECT子句，不要以为SELECT子句被写在第一行，就是第一个被执行的。

我们执行测试语句中的SELECT a.customer_id, COUNT(b.order_id) as total_orders，从虚拟表VT6中选择出我们需要的内容。我们将得到以下内容：

+-------------+--------------+
| customer_id | total_orders |
+-------------+--------------+
| baidu       |            0 |
| tx          |            1 |
+-------------+--------------+

还没有完，这只是虚拟表VT7。

执行DISTINCT子句

如果在查询中指定了DISTINCT子句，则会创建一张内存临时表（如果内存放不下，就需要存放在硬盘了）。这张临时表的表结构和上一步产生的虚拟表VT7是一样的，不同的是对进行DISTINCT操作的列增加了一个唯一索引，以此来除重复数据。

由于我的测试SQL语句中并没有使用DISTINCT，所以，在该查询中，这一步不会生成一个虚拟表。

执行ORDER BY子句

对虚拟表中的内容按照指定的列进行排序，然后返回一个新的虚拟表，我们执行测试SQL语句中的ORDER BY total_orders DESC，就会得到以下内容：

复制代码
复制代码
+-------------+--------------+
| customer_id | total_orders |
+-------------+--------------+
| tx          |            1 |
| baidu       |            0 |
+-------------+--------------+
复制代码
复制代码

可以看到这是对total_orders列进行降序排列的。上述结果会存储在VT8中。

执行LIMIT子句

LIMIT子句从上一步得到的VT8虚拟表中选出从指定位置开始的指定行数据。对于没有应用ORDER BY的LIMIT子句，得到的结果同样是无序的，所以，很多时候，我们都会看到LIMIT子句会和ORDER BY子句一起使用。

MySQL数据库的LIMIT支持如下形式的选择：

LIMIT n, m

表示从第n条记录开始选择m条记录。而很多开发人员喜欢使用该语句来解决分页问题。对于小数据，使用LIMIT子句没有任何问题，当数据量非常大的时候，使用LIMIT n, m是非常低效的。因为LIMIT的机制是每次都是从头开始扫描，如果需要从第60万行开始，读取3条数据，就需要先扫描定位到60万行，然后再进行读取，而扫描的过程是一个非常低效的过程。所以，对于大数据处理时，是非常有必要在应用层建立一定的缓存机制（现在的大数据处理，大都使用缓存）

分享到：
java内存模型与volatile关键字
评论
发表评论

您还没有登录,请您登录后再发表评论

相关推荐

    SQL语句执行顺序说明

    SQL语句的执行顺序决定了其性能表现，理解这一点对于优化查询至关重要。以下是一些基本的执行顺序： 1. **FROM子句**：首先处理FROM子句，确定需要操作的表或视图。Oracle从右向左处理表名，最后一个表名为驱动表。...

    sql查询的逻辑执行顺序

    ### SQL查询的逻辑执行顺序详解 #### 一、引言 SQL（Structured Query Language）作为数据库操作的标准语言，在数据检索、管理和分析方面扮演着至关重要的角色。为了更高效地理解和优化SQL查询，了解其背后的执行...

    SQL语句的执行原理及顺序

    在执行 SQL 语句时，数据库管理系统会按照上述顺序执行每一步操作。每一步操作都会生成一个虚拟表，作为下一个执行步骤的输入。了解 SQL 语句的执行顺序可以帮助开发人员更好地优化查询语句，提高数据库性能。 此外...

    SQL查询原理及执行顺序

    9. **执行计划运行**：最后，按照选定的执行计划，数据库开始读取数据并执行查询。 #### Oracle共享原理与查询效率提升 Oracle数据库通过共享池（Shared Pool）机制来存储已执行的SQL语句，实现资源的高效利用。当...

    SQLserver查询语句大全

    SQL Server 查询语句大全 SQL Server 查询语句大全是数据库查询语言的基础，掌握这些语句是数据库管理和开发的基础。本文档将详细介绍 SQL Server 查询语句的基本结构、选择列表、FROM 子句、WHERE 子句、ORDER BY ...

    SQL语句中SELECT语句的执行顺序

    每个子句都有其特定的功能，并按照一定的顺序执行，最终形成查询结果。 #### 二、执行流程详解 1. **FROM子句（步骤1）** - `FROM`子句首先指定数据来源，即要查询的表。如果涉及多表查询，则会先计算出前两张表...

    SQL数据库查询语句简介

    本篇文章将深入探讨SQL中的查询语句，特别是针对Transact-SQL（T-SQL），它是SQL Server中的扩展版本。 1. **选择列表（SELECT）** SELECT语句是SQL中最基本的部分，它用于从数据库中提取数据。你可以指定想要查询...

    通用SQL数据库查询语句范例

    通用 SQL 数据库查询语句范例 在数据库查询中，通用 SQL 数据库查询语句范例对于开发人员来说非常重要，它可以帮助开发人员选取高效的查询方法。在本文中，我们将详细介绍通用 SQL 数据库查询语句范例，包括简单...

    SQL查询语句大全集锦(超经典)

    ### SQL查询语句大全集锦(超经典) #### 一、简单查询 ##### (一)选择列表 在SQL中，选择列表（`SELECT`列表）是用于指定希望从数据库表中检索哪些列的重要组成部分。这一部分可以包含列名、表达式、常量或者函数...

    批处理执行sql语句

    在这个“批处理执行sql语句”示例中，我们可以深入理解批处理的运用。 首先，`升级数据库批处理.bat` 是一个批处理文件，通常扩展名为 .bat 的文件是Windows操作系统中的批处理脚本，用于执行一系列命令。在这个...

    SQL查询语句大全集锦(经典珍藏)

    ### SQL查询语句大全集锦(经典珍藏) #### 简单查询 简单查询通常包含选择列表（Select List）、FROM子句以及WHERE子句。这些元素分别定义了要查询的列、表或视图以及搜索条件。 ##### 选择列表 (Select List) ...

    sql和MySQL的语句执行顺序分析

    SQL和MySQL的语句执行顺序是数据库操作中的关键概念，理解这一顺序有助于编写更高效、更精确的查询。本文将详细解析SQL语句在MySQL中的执行流程，以便于开发者更好地理解和优化自己的SQL查询。 首先，SQL执行顺序...

    SQL数据库查询语句精华.doc

    SQL数据库查询语句精华 SQL 数据库查询语句精华是指在数据库管理系统中，使用 SQL 语言来编写的查询语句，以获取、处理和分析数据库中的数据。以下是 SQL 查询语句精华的要点： 一、简单查询 简单查询是指使用 ...

    SQL数据库查询语句连接查询多表连接查询.docx

    SQL数据库查询语句是用于检索和操作数据库的关键工具，尤其在多表连接查询中，能够高效地处理复杂的数据关系。连接查询允许从多个表中提取数据，并根据它们之间的关联进行合并。 1. **简单查询** 简单的SQL查询...

    sql查询语句大全

    ### SQL 查询语句大全知识点详解 #### 一、简单查询 简单查询主要涉及选择列表、FROM 子句和 WHERE 子句三个基本组成部分。 ##### （一）选择列表 选择列表指定了查询的具体列，可以是单个列名、多个列名、星号...

    SQLServer实用SQL语句大全

    这个"SQLServer实用SQL语句大全"资源很可能包含了广泛且深入的SQL语法和实用技巧，适用于数据库设计、数据查询、数据更新以及数据库维护等各种场景。下面我们将深入探讨一些重要的SQL Server SQL语句和概念。 1. **...

    执行多条SQL语句，实现数据库事务。

    ### 执行多条SQL语句实现数据库事务 在软件开发中，特别是在涉及到数据库操作的应用程序设计中，确保数据的一致性和准确性是非常重要的。事务处理机制是实现这一目标的关键技术之一。事务可以确保一系列操作要么...

    SQL 查询语句优化

    ### SQL查询语句优化策略详解 #### 一、选择最有效率的表名顺序 在基于规则的优化器中，如Oracle，SQL语句中表的处理顺序至关重要。Oracle的解析器遵循从右至左的处理逻辑，因此，位于FROM子句最右侧的表将被最先...

    SQL查询语句优化研究.pdf

    例如，将多个OR连接的表达式转化为ANY表达式，不仅可以使查询语句更简洁，而且可能会让查询引擎更高效地执行查询。同理，将ANY或ALL转化为简单的比较表达式，也能够提高查询效率。 3. 谓词优化：除了上述两种方法，...

    SQL查询语句精华大全

    ### SQL查询语句精华大全：深入解析与应用 在数据库管理与数据分析领域，SQL（Structured Query Language）作为标准的数据库查询语言，其重要性不言而喻。本文旨在全面解析SQL查询语句的核心要素，包括选择列表、...

Magicbox
Global site tag (gtag.js) - Google Analytics