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  • SQL不同于与其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序,以下就为大家详细的介绍一下,需要的朋友可以参考下
  • sql查询执行顺序

    万次阅读 2018-11-17 23:32:16
    目前还在查看,但是在查阅资料时发现了一些有益的知识,给大家分享一下,就是关于sql以及MySQL语句执行顺序sql和mysql执行顺序,发现内部机制是一样的。最大区别是在别名的引用上。 一、sql执行顺序 (1)from (3) ...

    今天遇到一个问题就是mysql中insert into 和update以及delete语句中能使用as别名吗?目前还在查看,但是在查阅资料时发现了一些有益的知识,给大家分享一下,就是关于sql以及MySQL语句执行顺序:

    sql和mysql执行顺序,发现内部机制是一样的。最大区别是在别名的引用上。

    一、sql执行顺序
    (1)from
    (3) join
    (2) on
    (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
    (11) limit

    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 子句中的表数目多余两个表,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(感谢网友康钦谋__康钦苗的指正),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。

    二、mysql的执行顺序
    SELECT语句定义
    SELECT子句是必选的,其它子句如WHERE子句、GROUP BY子句等是可选的。
    一个SELECT语句中,子句的顺序是固定的。例如GROUP BY子句不会位于WHERE子句的前面。

    SELECT语句执行顺序
    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
    每个子句执行后都会产生一个中间结果,供接下来的子句使用,如果不存在某个子句,就跳过
    对比了一下,mysql和sql执行顺序基本是一样的, 标准顺序的 SQL 语句为:

    select 考生姓名, max(总成绩) as max总成绩

    from tb_Grade

    where 考生姓名 is not null

    group by 考生姓名

    having max(总成绩) > 600

    order by max总成绩

    select 考生姓名, max(总成绩) as max总成绩 
     
    from tb_Grade 
     
    where 考生姓名 is not null 
     
    group by 考生姓名 
     
    having max(总成绩) > 600 
     
    order by max总成绩 
    

    在上面的示例中 SQL 语句的执行顺序如下:

    (1). 首先执行 FROM 子句, 从 tb_Grade 表组装数据源的数据

    (2). 执行 WHERE 子句, 筛选 tb_Grade 表中所有数据不为 NULL 的数据

    (3). 执行 GROUP BY 子句, 把 tb_Grade 表按 “学生姓名” 列进行分组(注:这一步开始才可以使用select中的别名,他返回的是一个游标,而不是一个表,所以在where中不可以使用select中的别名,而having却可以使用,感谢网友 zyt1369 提出这个问题)

    (4). 计算 max() 聚集函数, 按 “总成绩” 求出总成绩中最大的一些数值

    (5). 执行 HAVING 子句, 筛选课程的总成绩大于 600 分的.

    了解了它的执行顺序我们对我们开发者的帮助还是不小的.

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  • 语句 执行顺序 select –5 from –1 where –2 group by –3 having –4 order by ...

    SQL 语句执行顺序图解
    语句 执行顺序
    select –5
    from –1
    where –2
    group by –3
    having –4
    order by –6

    查询语句中select from where group by having order by的执行顺序

    1.查询中用到的关键词主要包含六个,并且他们的顺序依次为
    select–from–where–group by–having–order by

    其中select和from是必须的,其他关键词是可选的,这六个关键词的执行顺序
    与sql语句的书写顺序并不是一样的,而是按照下面的顺序来执行
    from–where–group by–having–select–order by,
    from:需要从哪个数据表检索数据
    where:过滤表中数据的条件
    group by:如何将上面过滤出的数据分组
    having:对上面已经分组的数据进行过滤的条件
    select:查看结果集中的哪个列,或列的计算结果
    order by :按照什么样的顺序来查看返回的数据

    2.from后面的表关联,是自右向左解析的
    而where条件的解析顺序是自下而上的。

    也就是说,在写SQL语句的时候,尽量把数据量大的表放在最右边来进行关联,
    而把能筛选出大量数据的条件放在where语句的最下面。

    SQL Select语句完整的执行顺序【从DBMS使用者角度】:
      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、使用order by对结果集进行排序。

    SQL Select语句的执行步骤【从DBMS实现者角度,这个对我们用户意义不大】:
      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”。

    from 子句–执行顺序为从后往前、从右到左
    表名(最后面的那个表名为驱动表,执行顺序为从后往前, 所以数据量较少的表尽量放后)

    oracle 的解析器按照从右到左的顺序处理,FROM 子句中的表名,FROM 子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,即最后的表为驱动表,在FROM 子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3 个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指被其他表所引用的表

    多表连接时,使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。可以减少解析的时间并减少那些由Column 歧义引起的语法错误.

    where子句–执行顺序为自下而上、从右到左

    ORACLE 采用自下而上从右到左的顺序解析Where 子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他Where 条件之前, 可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where 子句的末尾。

    group by–执行顺序从左往右分组

    提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉。即在GROUP BY前使用WHERE来过虑,而尽量避免GROUP BY后再HAVING过滤。

    having 子句—-很耗资源,尽量少用

    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 子句在GROUP BY前限制记录的数目,那就能减少这方面的开销.
    (非oracle 中)on、where、having 这三个都可以加条件的子句中,on 是最先执行,where 次之,having 最后,因为on 是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计,它就可以减少中间运算要处理的数据,按理说应该速度是最快的,

    where 也应该比having 快点的,因为它过滤数据后才进行sum,在两个表联接时才用on 的,所以在一个表的时候,就剩下where 跟having比较了。

    在这单表查询统计的情况下,如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段,那它们的结果是一样的,只是where 可以使用rushmore 技术,而having 就不能,在速度上后者要慢。
    如果要涉及到计算的字段,就表示在没计算之前,这个字段的值是不确定的,where 的作用时间是在计算之前就完成的,而having 就是在计算后才起作用的,所以在这种情况下,两者的结果会不同。

    在多表联接查询时,on 比where 更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件,把多个表合成一个临时表后,再由where 进行过滤,然后再计算,计算完后再由having 进行过滤。

    由此可见,要想过滤条件起到正确的作用,首先要明白这个条件应该在什么时候起作用,然后再决定放在那里。


    select子句–少用*号,尽量取字段名称。

    ORACLE 在解析的过程中, 会将依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 使用列名意味着将减少消耗时间。

    sql 语句用大写的;因为 oracle 总是先解析 sql 语句,把小写的字母转换成大写的再执行


    order by子句–执行顺序为从左到右排序,很耗资源

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  • 主要给大家介绍了SQL语句执行的相关内容,文中一步步给大家深入的讲解,包括MySQL架构总览->查询执行流程->SQL解析顺序,需要的朋友可以参考下
  • 查询顺序: SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... SQL的执行顺序: FROM ... JOIN ... ON ... WHERE ... GROUP BY ... AVG SUM 等聚合函数 ... HAVING ... 计算所有表达式 .....

    查询顺序:

    SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ...
    

    SQL的执行顺序:
     

    FROM ... JOIN ... ON ... WHERE ... GROUP BY ... AVG SUM 等聚合函数 ... HAVING ... 计算所有表达式 ... SELECT ... DISTINCT ... ORDER BY ... LIMIT ...

    HIVE的执行顺序:

    FROM ... WHERE ... SELECT ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ...
    

    Hive的执行顺序也是MapReduce的执行顺序:

    map阶段:

    1. 执行from加载,进行表的查找与加载
    2. 执行where过滤,进行条件过滤与筛选
    3. 执行select查询:进行输出项的筛选
    4. 执行group by分组:描述了分组后需要计算的函数
    5. map端文件合并:map端本地溢出写文件的合并操作,每个map最终形成一个临时文件。 然后按列映射到对应的reduceReduce阶段:

    reduce阶段:

    1. group by:对map端发送过来的数据进行分组并进行计算。
    2. select:最后过滤列用于输出结果
    3. limit排序后进行结果输出到HDFS文件

    SQL里使用正则表达式:

    regexp_like(匹配)

    regexp_instr(包含)

    regexp_replace(替换)

    regexp_substr(提取)


    SQL中的函数:

    1. 算法函数
    2. 字符串函数
    3. 日期函数
    4. 转换函数

    算术函数:

    1. abs():绝对值
    2. mod():取余
    3. round():四舍五入,2个参数:字段名,小数位

    字符串函数:

    1. concat():合并多个字符串
    2. length():计算字段长度,汉字计3个,其他计1个
    3. char_length():计算字段长度,都计1个
    4. lower():小写
    5. upper():大写
    6. replace():3个参数:要替换的,被查找替换的,替换成哪个字符串
    7. substring():截取字符串,3个参数:被截取的字符串,开始截取的位置,想截取的字符串长度

    SQL中的日期函数:

    注意:date日期的格式必须是 yyyy-mm-dd,有的时候日期也会存储为字符串格式。

    1. current_date():当前日期
    2. current_time():当前时间
    3. current_timestamp():日期 + 时间
    4. extract():抽取具体的年月日
    5. date()
    6. year()
    7. month()
    8. day()
    9. hour()
    10. minute()
    11. second()

    SQL中的转换函数:

    1. cast():表达式通过 as 分为2个参数:原始数据和目标数据类型
    2. coalesce():返回第一个非空数值

    注:presto中的转换函数:

    1. cast(value as type)
    2. try_cast(value as type) :与cast相似,区别是转换失败返回null

    例如:

    select cast(123.456 as int)
    
    select coalesce(null,1,2,3)

    Mysql:

    • 在Linux下严格区分大小写
    • 在Windows下不区分

    Hive:

    • 不区分大小写

    SQL99中的连接查询:

    1. 交叉连接(cross join)

    在SQL92中为笛卡尔乘积

    select * from table1 cross join table2 

    2. 自然连接(natural join)

    在SQL92中为等值连接,查询两张表中所有相同字段,然后进行连接

    select order_id,user_id from table1 natural join table2 

    3. ON连接(join on)

    on可以连接等值或者非等值的

    (1) 等值的:

    select order_id,user_id from table1 join table2 on table1.user_id = table2.user_id

    (2) 非等值的:

    select order_id,user_id from table1 join table2 on order_id between 1 and 99

    4. USING连接(join using)

    select order_id,user_id from table1 join table2 using(order_id)

    5. 外连接

    1. 左外连接:left join 或 left outer join
    2. 右外连接:right join 或 right outer join 
    3. 全外连接:full join 或full outer join(mysql不支持,oracle、sql server支持)
    4. 自连接(能使用自连接,不要使用子查询,因为大部分DBMS对自连接做了优化)

    注:多表连接:

    select
    from table1 
        join table 2 on table1.id = table2.id
            join table3 on table2.id = table3.id

    SQL中的if、case when:

    if表达式:

    if(expr1,expr2,expr3)

    和三目运算符的原理一样,如果expr1是true,则 if() 返回expr2,否则返回expr3。

     

    case when表达式:

    select case 列名
        when 1 then '结果1'
        when 2 then '结果2'
        else '结果3'
    end 

    或者

    ​
    select case 
        when 列名 = 1 then '结果1'
        when 列名 = 2 then '结果2'
        else '结果3'
    end 

     

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  • 【数据库SQL系列】sql语句执行顺序,你理解了吗

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     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如何分批次查询

    千次阅读 2018-04-10 10:58:00
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空空如也

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