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  • sql语句执行顺序

    万次阅读 多人点赞 2019-06-23 09:18:23
    sql语句定义和执行顺序 摘自《MySQL技术内幕:SQL编程》 sql语句定义的顺序 (1) SELECT (2)DISTINCT<select_list> (3) FROM <left_table> (4) <join_type> JOIN <right_table> (5) ON <...

    sql语句定义和执行顺序

    摘自《MySQL技术内幕:SQL编程》

    sql语句定义的顺序

    (1) SELECT (2)DISTINCT<select_list>
    (3) FROM <left_table>
    (4) <join_type> JOIN <right_table>
    (5)         ON <join_condition>
    (6) WHERE <where_condition>
    (7) GROUP BY <group_by_list>
    (8) WITH {CUBE|ROLLUP}
    (9) HAVING <having_condition>
    (10) ORDER BY <order_by_condition>
    (11) LIMIT <limit_number>
    

    sql语句执行顺序

    (8) SELECT (9)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) WITH {CUBE|ROLLUP}
    (7) HAVING <having_condition>
    (10) ORDER BY <order_by_list>
    (11) LIMIT <limit_number>
    

    可以看到,一共有十一个步骤,最先执行的是FROM操作,最后执行的是LIMIT操作。每个操作都会产生一个虚拟表,该虚拟表作为一个处理的输入,看下执行顺序:

    (1) FROM:对FROM子句中的左表<left_table>和右表<right_table>执行笛卡儿积,产生虚拟表VT1;
    (2) ON: 对虚拟表VT1进行ON筛选,只有那些符合<join_condition>的行才被插入虚拟表VT2;
    (3) JOIN: 如果指定了OUTER JOIN(如LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN),那么保留表中未匹配的行作为外部行添加到虚拟表VT2,产生虚拟表VT3。如果FROM子句包含两个以上的表,则对上一个连接生成的结果表VT3和下一个表重复执行步骤1~步骤3,直到处理完所有的表;
    (4) WHERE: 对虚拟表VT3应用WHERE过滤条件,只有符合<where_condition>的记录才会被插入虚拟表VT4;
    (5) GROUP By: 根据GROUP BY子句中的列,对VT4中的记录进行分组操作,产生VT5;
    (6) CUBE|ROllUP: 对VT5进行CUBE或ROLLUP操作,产生表VT6;
    (7) HAVING: 对虚拟表VT6应用HAVING过滤器,只有符合<having_condition>的记录才会被插入到VT7;
    (8) SELECT: 第二次执行SELECT操作,选择指定的列,插入到虚拟表VT8中;
    (9) DISTINCT: 去除重复,产生虚拟表VT9;
    (10) ORDER BY: 将虚拟表VT9中的记录按照<order_by_list>进行排序操作,产生虚拟表VT10;
    (11) LIMIT: 取出指定街行的记录,产生虚拟表VT11,并返回给查询用户

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  • SQL语句执行顺序

    2020-04-07 21:55:32
    Mysql----SQL查询语句执行顺序 (7) SELECT (8) DISTINCT <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_...

    Mysql----SQL查询语句执行顺序

    (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>
    

    前期准备工作

    用户表
    在这里插入图片描述
    订单表
    在这里插入图片描述
    准备SQL逻辑查询测试语句查询语句来获得来自北京,并且订单数少于2的客户;

    SELECT a.user_id,COUNT(b.order_id) as total_orders
    FROM  user as a
    LEFT JOIN orders as b
    ON a.user_id = b.user_id
    WHERE a.city = 'beijing'
    GROUP BY a.user_id
    HAVING COUNT(b.order_id) < 2
    ORDER BY total_orders desc
    

    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

    一. 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><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

    经过FROM语句对两个表执行笛卡尔积,会得到一个虚拟表,VT1(vitual table 1),内容如下:
    在这里插入图片描述
    总共有28(user的记录条数 * orders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

    二. 执行ON过滤
    执行完笛卡尔积以后,接着就进行ON a.user_id = b.user_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如下:
    在这里插入图片描述

    三. 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:即左表的数据会被全部查询出来,若右表中无对应数据,会用NULL来填充:
    在这里插入图片描述
    RIGHT OUTER JOIN把右表记为保留表:即右表的数据会被全部查询出来,若左表中无对应数据,则用NULL补充;
    在这里插入图片描述
    由于我在准备的测试SQL查询逻辑语句中使用的是LEFT JOIN,得到的VT3表如下:
    在这里插入图片描述
    四. 执行where条件过滤
    对添加了外部行的数据进行where条件过滤,只有符合<where_condition>条件的记录会被筛选出来,执行WHERE a.city = 'beijing' 得到VT4如下:
    在这里插入图片描述
    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过滤条件中使用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 table1 wherec='beijing' 是不允许的

    五. 执行group by分组语句
    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,执行GROUP BY a.user_id 得到VT5如下:
    在这里插入图片描述
    六. 执行having
    HAVING子句主要和GROUP BY子句配合使用,对分组得到VT5的数据进行条件过滤,执行 HAVING COUNT(b.order_id) < 2,得到VT6如下:
    在这里插入图片描述
    七. 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.user_id,user_name,COUNT(b.order_id) as total_orders,从VT6中选择出我们需要的内容,得到VT7如下:
    在这里插入图片描述
    八. 执行distinct去重复数据
    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。测试SQL中没有DISTINCT字句,所以不会执行

    九. 执行order by字句

    对虚拟表VT7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 ,得到结果如下:

    DESC倒序排序,ASC升序排序

    在这里插入图片描述

    十. 执行limit字句

    LIMIT子句从上一步得到的虚拟表中选出从指定位置开始的指定行数据,常用来做分页;

    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。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。

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  • 【数据库SQL系列】sql语句执行顺序,你理解了吗

    万次阅读 多人点赞 2020-01-13 15:29:00
    1.序言 记得前几年,还是初级的时候,面试官问到,请你讲一下sql语句的执行顺序。当时我以为就是按照sql...2.1 为什么要了解sql语句执行顺序 了解一个sql语句的执行顺序,可以让我们清楚到sql执行时的操作顺序,进...

    热门系列


     1.序言

    记得前几年,还是初级的时候,面试官问到,请你讲一下sql语句的执行顺序。当时我以为就是按照sql的关键字排列顺序来执行的。当时说完,面试官心里估计已经直接pass我了吧。今天复习的时候,突然想起这个基础知识点,所以有时间就来发表一下了。


    2.sql语句的执行顺序

    2.1 为什么要了解sql语句执行顺序

    了解一个sql语句的执行顺序,可以让我们清楚到sql执行时的操作顺序,进而有利于我们更好的优化自己的sql语句,提升程序性能。

    举个栗子:

    --sql 1
    select a.* from table_a a left join table_b b on a.id = b.a_id where b.name = 'john';
    
    --sql 2
    select * from table_a where id = (select a_id from table_b where name = 'john');

    倘若说table_a和table_b都是几十几百万数据的表。而name=‘john’这个过滤字段可以查到table_b的唯一数据。那么此时,一定是sql2的执行效率要高于sql1的。为什么?通过sql执行顺序可以知道,table_a和table_b会优先执行联表操作,两个都是大表。其查询出来的结果集虚拟表也会很大。而sql2中,table_a只用通过table_b查询出来的唯一数据更快的获取到指定结果。

    所以,如果你不知道sql执行顺序,同样的业务需求,也许,你就使用了性能不够好的sql1了。

    2.2 sql语句执行顺序说明

    (8) SELECT (9)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) WITH {CUBE|ROLLUP}
    (7) HAVING <having_condition>
    (10) ORDER BY <order_by_list>
    (11) LIMIT <limit_number>

    (1) FROM:对FROM子句中的左表<left_table>和右表<right_table>执行笛卡儿积,产生虚拟表VT1;
    (2) ON: 对虚拟表VT1进行ON筛选,只有那些符合<join_condition>的行才被插入虚拟表VT2;
    (3) JOIN: 如果指定了OUTER JOIN(如LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN),那么保留表中未匹配的行作为外部行添加到虚拟表VT2,产生虚拟表VT3。如果FROM子句包含两个以上的表,则对上一个连接生成的结果表VT3和下一个表重复执行步骤1~步骤3,直到处理完所有的表;
    (4) WHERE: 对虚拟表VT3应用WHERE过滤条件,只有符合<where_condition>的记录才会被插入虚拟表VT4;
    (5) GROUP By: 根据GROUP BY子句中的列,对VT4中的记录进行分组操作,产生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。
    (6) CUBE|ROllUP: 对VT5进行CUBE或ROLLUP操作,产生表VT6;
    (7) HAVING: 对虚拟表VT6应用HAVING过滤器,只有符合<having_condition>的记录才会被插入到VT7;
    (8) SELECT: 第二次执行SELECT操作,选择指定的列,插入到虚拟表VT8中;
    (9) DISTINCT: 去除重复,产生虚拟表VT9;
    (10) ORDER BY: 将虚拟表VT9中的记录按照<order_by_list>进行排序操作,产生虚拟表VT10;
    (11) LIMIT: 取出指定街行的记录,产生虚拟表VT11,并返回给查询用户

     

    本博客皆为学习、分享、探讨为本,欢迎各位朋友评论、点赞、收藏、关注,一起加油!

     

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  • SQL语句执行顺序详解

    2020-09-10 06:19:30
    本文给大家介绍SQL语句执行顺序详解,涉及到sql语句执行顺序相关知识,对sql语句执行顺序感兴趣的朋友一起看看吧
  • Oracle sql语句执行顺序

    千次阅读 2017-11-16 22:58:23
    一、sql语句执行步骤: 1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义。 2)语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限。 3)视图转换,将涉及视图的查询语句...

    一、sql语句的执行步骤:

    1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义。

    2)语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限。

    3)视图转换,将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句。

    4)表达式转换, 将复杂的 SQL 表达式转换为较简单的等效连接表达式。

    5)选择优化器,不同的优化器一般产生不同的“执行计划”

    6)选择连接方式, ORACLE 有三种连接方式,对多表连接 ORACLE 可选择适当的连接方式。

    7)选择连接顺序, 对多表连接 ORACLE 选择哪一对表先连接,选择这两表中哪个表做为源数据表。

    8)选择数据的搜索路径,根据以上条件选择合适的数据搜索路径,如是选用全表搜索还是利用索引或是其他的方式。

    9)运行“执行计划”

     

     

    二、oracle 共享原理:

         ORACLE将执行过的SQL语句存放在内存的共享池(shared buffer pool)中,可以被所有的数据库用户共享。

    当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时,如果它和之前的执行过的语句完全相同,ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径.。这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用。

     

    三、oracle 语句提高查询效率的方法:

    1:where column in(select * from ... where ...);

    2:... where exists (select 'X' from ...where ...);

     

    第二种格式要远比第一种格式的效率高。

     

    在Oracle中可以几乎将所有的IN操作符子查询改写为使用EXISTS的子查询。

    使用EXIST,Oracle系统会首先检查主查询,然后运行子查询直到它找到第一个匹配项,

    这就节省了时间Oracle系统在执行IN子查询时,首先执行子查询,并将获得的结果列表存放在在一个加了索引的临时表中。

     

    避免使用having子句。HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。

    这个处理需要排序,总计等操作。如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销。

     

    四、SQL Select语句完整的执行顺序: 

    1、from子句组装来自不同数据源的数据;

    2、where子句基于指定的条件对记录行进行筛选;

    3、group by子句将数据划分为多个分组;

    4、使用聚集函数进行计算;

    5、使用having子句筛选分组;

    6、计算所有的表达式;

    7、select 的字段;

    8、使用order by对结果集进行排序。

    SQL语言不同于其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大多数据库语言中,代码按编码顺序被处理。但在SQL语句中,第一个被处理的子句式FROM,而不是第一出现的SELECT。SQL查询处理的步骤序号:

     

    1  (8)SELECT  (9) DISTINCT (11)  

    2  (1)  FROM  

    3  (3) JOIN  

    4  (2) ON  

    5  (4) WHERE  

    6  (5) GROUP BY  

    7  (6) WITH {CUBE | ROLLUP} 

    8  (7) HAVING  

    9 (10) ORDER BY


    以上每个步骤都会产生一个虚拟表,该虚拟表被用作下一个步骤的输入。这些虚拟表对调用者(客户端应用程序或者外部查询)不可用。只有最后一步生成的表才会会给调用者。如果没有在查询中指定某一个子句,将跳过相应的步骤。

    逻辑查询处理阶段简介:

    1、 FROM:对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接),生成虚拟表VT1。

    2、 ON:对VT1应用ON筛选器,只有那些使为真才被插入到TV2。

    3、 OUTER (JOIN):如果指定了OUTER JOIN(相对于CROSS JOIN或INNER JOIN),保留表中未找到匹配的行将作为外部行添加到VT2,生成TV3。如果FROM子句包含两个以上的表,则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1到步骤3,直到处理完所有的表位置。

    4、 WHERE:对TV3应用WHERE筛选器,只有使为true的行才插入TV4。

    5、 GROUP BY:按GROUP BY子句中的列列表对TV4中的行进行分组,生成TV5。

    6、 CUTE|ROLLUP:把超组插入VT5,生成VT6。

    7、 HAVING:对VT6应用HAVING筛选器,只有使为true的组插入到VT7。

    8、 SELECT:处理SELECT列表,产生VT8。

    9、 DISTINCT:将重复的行从VT8中删除,产品VT9。

    10、ORDER BY:将VT9中的行按ORDER BY子句中的列列表顺序,生成一个游标(VC10)。

    11、TOP:从VC10的开始处选择指定数量或比例的行,生成表TV11,并返回给调用者。

     

    Oracle中SQL语句执行过程中,Oracle内部解析原理如下:

      1、当一用户第一次提交一个SQL表达式时,Oracle会将这SQL进行Hard parse,这过程有点像程序编译,检查语法、表名、字段名等相关信息(如下图),这过程会花比较长的时间,因为它要分析语句的语法与语义。然后获得最优化后的执行计划(sql plan),并在内存中分配一定的空间保存该语句与对应的执行计划等信息。

     

      2、当用户第二次请求或多次请求时,Oracle会自动找到先前的语句与执行计划,而不会进行Hard parse,而是直接进行Soft parse(把语句对应的执行计划调出,然后执行),从而减少数据库的分析时间。

     

      注意的是:Oracle中只能完全相同的语句,包大小写、空格、换行都要求一样时,才会重复使用以前的分析结果与执行计划。

     

      分析过程如下图:

     对于大量的、频繁访问的SQL语句,如果不采用Bind 变量的方式,哪Oracle会花费大量的Shared latch与CPU在做Hard parse处理,所以,要尽量提高语句的重用率,减少语句的分析时间,通过了解Oracle SQL语句的分析过程可以明白Oracle的内部处理逻辑,并在设计与实现上避免。

     

    在用JDBC或其它持久化数据(如Hibernate,JDO等)操作时,尽量用占位符(?)

     

    ORACLE sql 的处理过程大致如下:

     1.运用HASH算法,得到一个HASH值,这个值可以通过V$SQLAREA.HASH_VALUE 查看

     2.到shared pool 中的 library cache 中查找是否有相同的HASH值,如果存在,则无需硬解析,进行软解析

     3.如果shared pool不存在此HASH值,则进行语法检查,查看是否有语法错误

     4.如果没有语法错误,就进行语义检查,检查该SQL引用的对象是否存在,该用户是否具有访问该对象的权限

     5.如果没有语义错误,对该SQL进行解析,生成解析树,执行计划

     6.生成ORACLE能运行的二进制代码,运行该代码并且返回结果给用户

    硬解析和软解析都在第5步进行

    硬解析通常是昂贵的操作,大约占整个SQL执行的70%左右的时间,硬解析会生成执行树,执行计划,等等。

    当再次执行同一条SQL语句的时候,由于发现library cache中有相同的HASH值,这个时候不会硬解析,而会软解析,

    那么软解析究竟是干了什么呢?其实软解析就是跳过了生成解析树,生成执行计划这个耗时又耗CPU的操作,直接利用生成的执行计划运行

    该SQL语句。

    下面摘抄eygle深入解析ORACLE 中关于SQL执行过程的描述

      1.首先获得library cache latch,根据SQL的HASH_VALUE在library cache中查找是否存在此HASH_VALUE,如果找到这个HASH_VALUE,称之为软解析,Server获得改SQL执行计划转向第4步,如果找不到共享代码就进行硬解析。

      2.释放library pool cache,获得shared pool latch,查找并锁定自由空间(在bucket 中查找chunk)。如果找不到,报ORA-04031错误。

      3.释放shared pool latch,重新获得library cache latch,将SQL执行计划放入library cache中。

      4.释放library cache latch,保持null模式的library cache pin/lock。

      5.开始执行。

    Library cache latch可以理解为硬/软解析的时候发生的,因为解析的时候会搜索library cache,所以会产生library cache latch

    Library cache pin 是在执行的阶段发生的。


    转自:http://blog.itpub.net/29701475/viewspace-1200716/

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