在写程序时,写着写着就会发现,怎么整个项目的SQL语句都分散到了,各个程序里头..

感觉要是出了问题,或是做修改,维护等是不是会比较麻烦呢,不知道各位朋友是如何来处理这个问题的...指教

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SQL 查询的执行顺序是怎样的？


好像这个问题应该很好回答，毕竟自己已经写了无数个 SQL 查询了，有一些还很复杂的。还装不了这个逼了？！



但事实是，我仍然很难确切地说出它的顺序是怎样的。



言归正传，SELECT语句的完整语法如下：

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. HAVING <having_condition>
9. ORDER BY <order_by_condition>
10.LIMIT <limit_number>

 

 

然而其执行顺序却是：


FROM

<表名> # 笛卡尔积
ON

<筛选条件> # 对笛卡尔积的虚表进行筛选
JOIN <join, left join, right join...> 

<join表> # 指定join，用于添加数据到on之后的虚表中，例如left join会将左表的剩余数据添加到虚表中
WHERE

<where条件> # 对上述虚表进行筛选
GROUP BY

<分组条件> # 分组

<SUM()等聚合函数> # 用于having子句进行判断，在书写上这类聚合函数是写在having判断里面的
HAVING

<分组筛选> # 对分组后的结果进行聚合筛选
SELECT

<返回数据列表> # 返回的单列必须在group by子句中，聚合函数除外
DISTINCT

# 数据除重
ORDER BY

<排序条件> # 排序
LIMIT

<行数限制>


其实，引擎在执行上述每一步时，都会在内存中形成一张虚拟表，然后对虚拟表进行后续操作，并释放没用的虚拟表的内存，以此类推。
具体解释：（注：下面“VT”表示 → 虚拟表 virtual ）

 from：select * from table_1, table_2; 与 select * from table_1 join table_2; 的结果一致，都是表示求笛卡尔积；用于直接计算两个表笛卡尔积，得到虚拟表VT1，这是所有select语句最先执行的操作，其他操作时在这个表上进行的，也就是from操作所完成的内容
	
on: 从VT1表中筛选符合条件的数据，形成VT2表；
	
join: 将该 join 类型的数据补充到VT2表中，例如 left join 会将左表的剩余数据添加到虚表VT2中，形成VT3表；若表的数量大于2，则会重复1-3步；
	
where: 执行筛选，（不能使用聚合函数）得到VT4表；
	
group by: 对VT4表进行分组，得到VT5表；其后处理的语句，如select，having，所用到的列必须包含在group by条件中，没有出现的需要用聚合函数；
	
having: 筛选分组后的数据，得到VT6表；
	
select: 返回列得到VT7表；
	
distinct: 用于去重得到VT8表；
	
order by: 用于排序得到VT9表；
	
limit: 返回需要的行数，得到VT10；

需要注意的是：

group by条件中，每个列必须是有效列，不能是聚合函数；
	
null值也会作为一个分组返回；
	
除了聚合函数，select子句中的列必须在group by条件中；



上述内容让我们知道一个查询会返回什么，同时，也回答了以下这些问题：

可以在 GRROUP BY 之后使用 WHERE 吗？（不行，GROUP BY 是在 WHERE 之后！）
	
可以对窗口函数返回的结果进行过滤吗？（不行，窗口函数是 SELECT 语句里，而 SELECT 是在 WHERE 和 GROUP BY 之后）
	
可以基于 GROUP BY 里的东西进行 ORDER BY 吗？（可以，ORDER BY 基本上是在最后执行的，所以可以基于任何东西进行 ORDER BY）
	
LIMIT 是在什么时候执行？（在最后！）
但是，数据库引擎并不一定严格按照这个顺序执行 SQL 查询，因为为了更快地执行查询，它们会做出一些优化，这些问题会在下方进行解释↓↓↓。



SQL中的别名会影响SQL执行顺序么？

如下方SQL所示：

SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)
FROM table
GROUP BY full_name

从这个语句来看，好像 GROUP BY 是在 SELECT 之后执行的，因为它引用了 SELECT 中的一个别名。但实际上不一定要这样，数据库引擎会把查询重写成这样↓↓↓：

SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)
FROM table
GROUP BY CONCAT(first_name, ' ', last_name)

所以，这样 GROUP BY 仍然先执行。

另外，数据库引擎还会做一系列检查，确保 SELECT 和 GROUP BY 中的东西是有效的，所以会在生成执行计划之前对查询做一次整体检查。

 

数据库很可能不按正常顺序执行查询（优化）



在实际当中，数据库不一定会按照 JOIN、WHERE、GROUP BY 的顺序来执行查询，因为它们会进行一系列优化，把执行顺序打乱，从而让查询执行得更快，只要不改变查询结果。

这个查询说明了为什么需要以不同的顺序执行查询：

SELECT * FROM
dept d LEFT JOIN student s ON d.student_id = s.id
WHERE s.name = '陈哈哈'



如果只需要找出名字叫“陈哈哈”的学生信息，那就没必要对两张表的所有数据执行左连接，在连接之前先进行过滤，这样查询会快得多，而且对于这个查询来说，先执行过滤并不会改变查询结果。

 

能看到这里的朋友都是有缘人了，为你的学习力点赞！希望大佬也能为小弟点赞支持一下哦！

很多 SQL 查询都是以 SELECT 开始的。不过，最近我跟别人解释什么是窗口函数，我在网上搜索”是否可以对窗口函数返回的结果进行过滤“这个问题，得出的结论是”窗口函数必须在 WHERE 和 GROUP BY 之后，所以不能”。于是我又想到了另一个问题：SQL 查询的执行顺序是怎样的？
好像这个问题应该很好回答，毕竟自己已经写了上万个 SQL 查询了，有一些还很复杂。但事实是，我仍然很难确切地说出它的顺序是怎样的。
SQL 查询的执行顺序
于是我研究了一下，发现顺序大概是这样的。SELECT 并不是最先执行的，而是在第五个。
这张图回答了以下这些问题
这张图与 SQL 查询的语义有关，让你知道一个查询会返回什么，并回答了以下这些问题：
可以在 GRROUP BY 之后使用 WHERE 吗？(不行，WHERE 是在 GROUP BY 之后！)
可以对窗口函数返回的结果进行过滤吗？(不行，窗口函数是 SELECT 语句里，而 SELECT 是在 WHERE 和 GROUP BY 之后)
可以基于 GROUP BY 里的东西进行 ORDER BY 吗？(可以，ORDER BY 基本上是在最后执行的，所以可以基于任何东西进行 ORDER BY)
LIMIT 是在什么时候执行？(在最后！)
但数据库引擎并不一定严格按照这个顺序执行 SQL 查询，因为为了更快地执行查询，它们会做出一些优化，这些问题会在以后的文章中解释。
所以：
如果你想要知道一个查询语句是否合法，或者想要知道一个查询语句会返回什么，可以参考这张图；
在涉及查询性能或者与索引有关的东西时，这张图就不适用了。
混合因素：列别名
有很多 SQL 实现允许你使用这样的语法：
SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)FROM tableGROUP BY full_name
从这个语句来看，好像 GROUP BY 是在 SELECT 之后执行的，因为它引用了 SELECT 中的一个别名。但实际上不一定要这样，数据库引擎可以把查询重写成这样：
SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)FROM tableGROUP BY CONCAT(first_name, ' ', last_name)
这样 GROUP BY 仍然先执行。
数据库引擎还会做一系列检查，确保 SELECT 和 GROUP BY 中的东西是有效的，所以会在生成执行计划之前对查询做一次整体检查。
数据库可能不按照这个顺序执行查询(优化)
在实际当中，数据库不一定会按照 JOIN、WHERE、GROUP BY 的顺序来执行查询，因为它们会进行一系列优化，把执行顺序打乱，从而让查询执行得更快，只要不改变查询结果。
这个查询说明了为什么需要以不同的顺序执行查询：
SELECT * FROMowners LEFT JOIN cats ON owners.id = cats.ownerWHERE cats.name = 'mr darcy'
如果只需要找出名字叫“mr darcy”的猫，那就没必要对两张表的所有数据执行左连接，在连接之前先进行过滤，这样查询会快得多，而且对于这个查询来说，先执行过滤并不会改变查询结果。
数据库引擎还会做出其他很多优化，按照不同的顺序执行查询，不过我并不是这方面的专家，所以这里就不多说了。
LINQ 的查询以 FROM 开头
LINQ(C#和 VB.NET 中的查询语法)是按照 FROM…WHERE…SELECT 的顺序来的。这里有一个 LINQ 查询例子：
var teenAgerStudent = from s in studentList where s.Age > 12 && s.Age < 20 select s;
pandas 中的查询也基本上是这样的，不过你不一定要按照这个顺序。我通常会像下面这样写 pandas 代码：
df = thing1.join(thing2) # JOINdf = df[df.created_at > 1000] # WHEREdf = df.groupby('something', num_yes = ('yes', 'sum')) # GROUP BYdf = df[df.num_yes > 2] # HAVING, 对 GROUP BY 结果进行过滤df = df[['num_yes', 'something1', 'something']] # SELECT, 选择要显示的列df.sort_values('sometthing', ascending=True)[:30] # ORDER BY 和 LIMITdf[:30]
这样写并不是因为 pandas 规定了这些规则，而是按照 JOIN/WHERE/GROUP BY/HAVING 这样的顺序来写代码会更有意义些。不过我经常会先写 WHERE 来改进性能，而且我想大多数数据库引擎也会这么做。
R 语言里的 dplyr 也允许开发人员使用不同的语法编写 SQL 查询语句，用来查询 Postgre、MySQL 和 SQLite。

很多 SQL 查询都是以 SELECT 开始的。不过，最近我跟别人解释什么是窗口函数，我在网上搜索”是否可以对窗口函数返回的结果进行过滤“这个问题，得出的结论是”窗口函数必须在 WHERE 和 GROUP BY 之后，所以不能”。于是我又想到了另一个问题：SQL 查询的执行顺序是怎样的？
好像这个问题应该很好回答，毕竟自己已经写了上万个 SQL 查询了，有一些还很复杂。但事实是，我仍然很难确切地说出它的顺序是怎样的。
SQL 查询的执行顺序
于是我研究了一下，发现顺序大概是这样的。SELECT 并不是最先执行的，而是在第五个。
这张图回答了以下这些问题
这张图与 SQL 查询的语义有关，让你知道一个查询会返回什么，并回答了以下这些问题：
可以在 GRROUP BY 之后使用 WHERE 吗？(不行，WHERE 是在 GROUP BY 之后！)
可以对窗口函数返回的结果进行过滤吗？(不行，窗口函数是 SELECT 语句里，而 SELECT 是在 WHERE 和 GROUP BY 之后)
可以基于 GROUP BY 里的东西进行 ORDER BY 吗？(可以，ORDER BY 基本上是在最后执行的，所以可以基于任何东西进行 ORDER BY)
LIMIT 是在什么时候执行？(在最后！)
但数据库引擎并不一定严格按照这个顺序执行 SQL 查询，因为为了更快地执行查询，它们会做出一些优化，这些问题会在以后的文章中解释。
所以：
如果你想要知道一个查询语句是否合法，或者想要知道一个查询语句会返回什么，可以参考这张图；
在涉及查询性能或者与索引有关的东西时，这张图就不适用了。
混合因素：列别名
有很多 SQL 实现允许你使用这样的语法：
SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)FROM tableGROUP BY full_name
从这个语句来看，好像 GROUP BY 是在 SELECT 之后执行的，因为它引用了 SELECT 中的一个别名。但实际上不一定要这样，数据库引擎可以把查询重写成这样：
SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)FROM tableGROUP BY CONCAT(first_name, ' ', last_name)
这样 GROUP BY 仍然先执行。
数据库引擎还会做一系列检查，确保 SELECT 和 GROUP BY 中的东西是有效的，所以会在生成执行计划之前对查询做一次整体检查。
数据库可能不按照这个顺序执行查询(优化)
在实际当中，数据库不一定会按照 JOIN、WHERE、GROUP BY 的顺序来执行查询，因为它们会进行一系列优化，把执行顺序打乱，从而让查询执行得更快，只要不改变查询结果。
这个查询说明了为什么需要以不同的顺序执行查询：
SELECT * FROMowners LEFT JOIN cats ON owners.id = cats.ownerWHERE cats.name = 'mr darcy'
如果只需要找出名字叫“mr darcy”的猫，那就没必要对两张表的所有数据执行左连接，在连接之前先进行过滤，这样查询会快得多，而且对于这个查询来说，先执行过滤并不会改变查询结果。
数据库引擎还会做出其他很多优化，按照不同的顺序执行查询，不过我并不是这方面的专家，所以这里就不多说了。
LINQ 的查询以 FROM 开头
LINQ(C#和 VB.NET 中的查询语法)是按照 FROM…WHERE…SELECT 的顺序来的。这里有一个 LINQ 查询例子：
var teenAgerStudent = from s in studentList where s.Age > 12 && s.Age < 20 select s;
pandas 中的查询也基本上是这样的，不过你不一定要按照这个顺序。我通常会像下面这样写 pandas 代码：
df = thing1.join(thing2) # JOINdf = df[df.created_at > 1000] # WHEREdf = df.groupby('something', num_yes = ('yes', 'sum')) # GROUP BYdf = df[df.num_yes > 2] # HAVING, 对 GROUP BY 结果进行过滤df = df[['num_yes', 'something1', 'something']] # SELECT, 选择要显示的列df.sort_values('sometthing', ascending=True)[:30] # ORDER BY 和 LIMITdf[:30]
这样写并不是因为 pandas 规定了这些规则，而是按照 JOIN/WHERE/GROUP BY/HAVING 这样的顺序来写代码会更有意义些。不过我经常会先写 WHERE 来改进性能，而且我想大多数数据库引擎也会这么做。
R 语言里的 dplyr 也允许开发人员使用不同的语法编写 SQL 查询语句，用来查询 Postgre、MySQL 和 SQLite。