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  • join on和where执行顺序

    万次阅读 2019-01-29 14:05:01
    1、join中相比where优先推荐on  WHERE子句中使用的连接语句,在数据库语言中,被称为隐性连接。INNER JOIN……ON子句产生的连接称为显性连接。(其他JOIN参数也是显性连接)WHERE和INNER JOIN产生的连接关系,没有...

    原文源自:https://zoroeye.iteye.com/blog/2231332

    1、join中相比where优先推荐on

               WHERE子句中使用的连接语句,在数据库语言中,被称为隐性连接。INNER JOIN……ON子句产生的连接称为显性连接。(其他JOIN参数也是显性连接)WHERE和INNER JOIN产生的连接关系,没有本质区别,结果也一样。但是!隐性连接随着数据库语言的规范和发展,已经逐渐被淘汰,比较新的数据库语言基本上已经抛弃了隐性连接,全部采用显性连接了。

    2. 逻辑上一个query的执行顺序(不是实际) 
    1. FROM 
    2. ON 
    3. JOIN 
    4. WHERE 
    5. GROUP BY 
    6. WITH CUBE or WITH ROLLUP 
    7. HAVING 
    8. SELECT 
    9. DISTINCT 
    10. ORDER BY 
    11. TOP 
    说是“逻辑上” 顺序,因为实际执行时还要看索引,数据分布等,看最终优化器如何处理,最真实的顺序肯定是执行计划展示的顺序。

    SQL语句中join连表时on和where后都可以跟条件,那么对查询结果集,执行顺序,效率是如何呢? 通过查询资料发现: 
    区别: 
    on是对中间结果进行筛选,where是对最终结果筛选。 

    执行顺序: 
    先进行on的过滤, 而后才进行join。 

    效率: 
    如果是inner join, 放on和放where产生的结果一样, 但没说哪个效率速度更高? 如果有outer join (left or right), 就有区别了, 因为on生效在先, 已经提前过滤了一部分数据, 而where生效在后. 
    最后来了解下T-SQL对查询逻辑处理。 
    T-SQL逻辑查询的各个阶段(编号代表顺序): 
    (5)SELECT DISTINCT TOP(<top_specification>) <select_list>                      
    (1)FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <on_predicate> 
    (2)WHERE <where_predicate> 
    (3)GROUP BY <group_by_specification> 
    (4)HAVING <having_predicate> 
    (6)ORDER BY <order_by_list> 

    T-SQL在查询各个阶级分别干了什么: 
    (1)FROM 阶段 
        FROM阶段标识出查询的来源表,并处理表运算符。在涉及到联接运算的查询中(各种join),主要有以下几个步骤: 
      a.求笛卡尔积。不论是什么类型的联接运算,首先都是执行交叉连接(cross join),求笛卡儿积,生成虚拟表VT1-J1。 

          b.ON筛选器。这个阶段对上个步骤生成的VT1-J1进行筛选,根据ON子句中出现的谓词进行筛选,让谓词取值为true的行通过了考验,插入到VT1-J2。 

         c.添加外部行。如果指定了outer join,还需要将VT1-J2中没有找到匹配的行,作为外部行添加到VT1-J2中,生成VT1-J3。 

        经过以上步骤,FROM阶段就完成了。概括地讲,FROM阶段就是进行预处理的,根据提供的运算符对语句中提到的各个表进行处理(除了join,还有apply,pivot,unpivot) 

    (2)WHERE阶段 
         WHERE阶段是根据<where_predicate>中条件对VT1中的行进行筛选,让条件成立的行才会插入到VT2中。 

    (3)GROUP BY阶段 
          GROUP阶段按照指定的列名列表,将VT2中的行进行分组,生成VT3。最后每个分组只有一行。 

    (4)HAVING阶段 
          该阶段根据HAVING子句中出现的谓词对VT3的分组进行筛选,并将符合条件的组插入到VT4中。 

    (5)SELECT阶段 
      这个阶段是投影的过程,处理SELECT子句提到的元素,产生VT5。这个步骤一般按下列顺序进行 
            a.计算SELECT列表中的表达式,生成VT5-1。 
            b.若有DISTINCT,则删除VT5-1中的重复行,生成VT5-2 
            c.若有TOP,则根据ORDER BY子句定义的逻辑顺序,从VT5-2中选择签名指定数量或者百分比的行,生成VT5-3 

    (6)ORDER BY阶段 
         根据ORDER BY子句中指定的列明列表,对VT5-3中的行,进行排序,生成游标VC6.

    如果是inner join, 放on和放where产生的结果一样, 执行计划也是一样,但推荐使用on。但如果有outer join (left or right), 就有区别了, 因为on生效在先, 已经提前过滤了一部分数据, 而where生效在后,而且on对于outer join有不生效的情况,需要看and条件是作用在左表还是右表。

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  • SQL语句的执行顺序

    千次阅读 2018-07-26 23:30:15
    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...

    SQL语句执行顺序
    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文的时候,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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  • 【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
    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,...

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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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  • 最近导出数据表的时候,屡屡受挫,让博主一度以为自己记错了,死活导不出来,后来才看到报错: mysqldump: Couldn't execute 'SET OPTION SQL_QUOTE_SHOW_CREATE=1/*!40102 , SQL_MODE=concat(@@sql_mode, _utf8 ',...

    一、前言

          最近导出数据表的时候,屡屡受挫,让博主一度以为自己记错了,死活导不出来,后来才看到报错:

    mysqldump: Couldn't execute 'SET OPTION SQL_QUOTE_SHOW_CREATE=1/*!40102 ,
    SQL_MODE=concat(@@sql_mode, _utf8 ',NO_KEY_OPTIONS,NO_TABLE_OPTIONS,NO_FIELD_OPTIONS') */': Unknown system variable 'OPTION' (1193)
    

          行叭,下面咱们来说一下这个问题,以及导出数据表的正确姿势

    二、正确导出数据表

    1、报错解答

          上面的报错是因为mysqldump的版本问题,导致跟mysql的版本不匹配,下面贴出一个google来的答案。

    如果您最近将MySQL版本升级到5.6,则mysqldump命令可能会引发以下错误:
    
    mysqldump:无法执行'SET OPTION SQL_QUOTE_SHOW_CREATE = 1':您的SQL语法有错误;检查与您的MySQL服务器版本对应的手册以获取正确的语法,以在第1行的'OPTION SQL_QUOTE_SHOW_CREATE = 1'附近使用(1064)
    原因是MySQL 5.6删除了对“ SET OPTION”的支持,并且您的mysql客户端工具可能在较旧的版本上。最有可能是5.5或5.1。在MySQL bug网站上有关于此问题的更多信息。
    
    最快的解决方案是将您的mysql客户端工具更新为5.6,您的问题将得到解决。不幸的是,目前有用于Ubuntu的MySQL 5.6工具的官方二进制文件。但是,我确实在很好的旧GitHub上找到了一个解决方案,您可以在其中将此自定义MySQL 5.6客户端工具添加到ubuntu存储库中。它像一种魅力。要在ubuntu上安装mysql客户端工具5.6,请运行以下命令:
    
    

          所以如果大家也是有相同的错误,那么升级下mysqldump即可,具体的升级步骤可以自行百度

    2、正常的导出命令

    mysqldump -h  [hostname] -u [用户名] -p [数据库名]  [数据表名]>/home/lijinfeng/test.sql;
    注 : > xxx/test.sql 是你自己要保存sql文件的路径
    

          咱们这里只是列一下导出的命令,具体的一些参数和含义,大家可以参考:
    mysqldump命令使用详解

    3、导出遇到小错误怎么办

    报错信息:

    mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'manage'@'10.17.%' to database 'manage' when doing LOCK TABLES
    

          遇到错误不要慌,这个错误看起来就是用户权限不够的原因,所以解决方案自然是加大用户权限或者导出的时候不锁表就好了,解决方案如下:

    加上 --skip-lock-tables,声明不锁表即可
    注:mysqldump 参数--lock-tables 参数是锁定当前导出库的所有表,实际生产环境慎用或者要声明不锁表
    			参考:https://www.cnblogs.com/kerrycode/p/6963880.html
    
    另外:使用 --quick 和 --single-transaction 还可以加快导出速度。
    

    4、根据where条件导出表

          咱们平常开发的时候,经常会遇到类似的需求,表巨大,直接导出来成本太高了,那就只能加where条件来进行导出了,具体案例如下:

    mysqldump -h  [hostname] -u [username] -p   --skip-lock-tables [数据库名]  [表名] --where="log_time >= '2020-07-15 00:00:00' and log_time < '2020-08-12 00:00:00'"  --triggers=false --replace>/home/lijinfeng/test.sql;
    
    注:--where : 直接写where条件即可,单双引号都可以,有人说linux只能用单引号,但双引号也是可以的
    -t:只导数据
    

          此处给出的案例都是博主这边一直在用的,可以放心食用,只要环境没问题,那导出来是妥妥的

    end

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