【SQL必知必会】SELECT语句各关键字的执行顺序详解 - 程序员面试高频考点

作者：唐叔在学习
专栏：数据库学习
SEO关键词：SQL执行顺序、SELECT语句、SQL优化、大数据开发、数据分析、LeetCode SQL、MySQL、SQL面试题、GROUP BY、HAVING、JOIN、WHERE、ORDER BY、LIMIT、分页查询、SQL调优

大家好，我是你们的老朋友唐叔！今天我们来聊聊SQL中最核心的SELECT语句的执行顺序问题。这个问题在程序员面试中出现的频率极高，也是很多新手容易搞混的知识点。掌握它不仅能让你的SQL查询更高效，还能在面试中脱颖而出！

一、为什么需要了解SELECT执行顺序？

很多同学写SQL时，只是机械地按照SELECT-FROM-WHERE这样的顺序写，却不了解数据库引擎实际执行的顺序。这就好比你知道汽车的油门、刹车和方向盘在哪，但不知道它们的工作原理，遇到复杂路况就容易出问题。

面试高频考点：90%的SQL面试都会问到执行顺序问题，特别是大数据开发、数据分析师等岗位。

二、SELECT语句的"表面顺序"和"真实顺序"

1. 我们写的顺序（表面顺序）

SELECT [DISTINCT] 列名
FROM 表名
[JOIN 表名 ON 连接条件]
[WHERE 条件]
[GROUP BY 分组列]
[HAVING 分组后条件]
[ORDER BY 排序列]
[LIMIT 行数]

2. 数据库执行的顺序（真实顺序）

这才是重点！数据库引擎实际是这样处理的：

1. FROM：先确定数据来源（查哪张表）
2. JOIN：如果有表连接，此时执行
3. WHERE：对原始数据进行过滤
4. GROUP BY：对过滤后的数据分组
5. HAVING：对分组后的结果再过滤
6. SELECT：选择要显示的列
7. DISTINCT：去重
8. ORDER BY：排序
9. LIMIT：限制返回行数

唐叔口诀：弗（FROM）建（JOIN）委（WHERE）组（GROUP BY）会（HAVING）选（SELECT）帝（DISTINCT）欧（ORDER BY）李（LIMIT）

三、各关键字详解与避坑指南

1. FROM - 数据来源

语法：FROM table1 [AS alias1]

注意事项：

• 多表查询时，小表放前面性能更好（SQL优化技巧）
• 表别名可以提高可读性

2. JOIN - 表连接（大数据开发重点）

类型：

• INNER JOIN（内连接）
• LEFT JOIN（左连接）
• RIGHT JOIN（右连接）
• FULL JOIN（全连接）
• CROSS JOIN（笛卡尔积）

避坑：

-- 错误写法（ON条件放WHERE后面）
SELECT * FROM A JOIN B WHERE A.id=B.id

-- 正确写法
SELECT * FROM A JOIN B ON A.id=B.id

3. WHERE - 行级过滤

常见错误：在WHERE中使用SELECT中定义的别名（此时别名还不存在！）

-- 错误示例
SELECT salary*12 AS annual_salary 
FROM employees 
WHERE annual_salary > 100000  -- 报错！

-- 正确写法
SELECT salary*12 AS annual_salary 
FROM employees 
WHERE salary*12 > 100000

4. GROUP BY - 分组统计（数据分析核心）

语法：GROUP BY column1 [, column2...]

黄金法则：SELECT中的非聚合列必须出现在GROUP BY中

-- 错误示例
SELECT Name, Description, COUNT(Name) 
FROM Product 
GROUP BY Name -- Description不在GROUP BY中

-- 正确写法
SELECT Name, Description, COUNT(Name) 
FROM Product 
GROUP BY Name, Description

常见的聚合列有：

函数	说明	示例
COUNT()	计数	COUNT(*) 计算行数
SUM()	求和	SUM(salary) 计算总和
AVG()	平均值	AVG(score) 计算平均分
MAX()	最大值	MAX(price) 找出最贵价格
MIN()	最小值	MIN(age) 找出最小年龄

5. HAVING - 分组后过滤

与WHERE的区别：

• WHERE过滤原始数据
• HAVING过滤分组后的数据

-- 查询平均工资>50000的部门
SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 50000

6. SELECT - 选择列

性能提示：

• 避免使用SELECT *，只查询需要的列
• 计算列会消耗性能

7. ORDER BY - 排序

语法：ORDER BY column1 [ASC|DESC] [, column2...]

注意：

• 排序是性能杀手，大数据量时要谨慎
• 可以按SELECT中的别名排序

8. LIMIT - 限制行数（分页查询必备）

分页公式：LIMIT (page_num-1)*page_size, page_size

四、实战案例分析（LeetCode高频题型）

案例1：查询各部门薪资最高的员工

原题：https://leetcode.cn/problems/department-highest-salary/description/

SELECT e.department, e.employee_name, e.salary
FROM employees e
WHERE (e.department, e.salary) IN (
    SELECT department, MAX(salary)
    FROM employees
    GROUP BY department
)
ORDER BY e.salary DESC;

执行顺序分析：

1. 先执行子查询中的FROM-GROUP BY-SELECT
2. 然后执行主查询的FROM-WHERE-SELECT-ORDER BY

案例2：LeetCode第176题 - 第二高的薪水

原题：https://leetcode.cn/problems/second-highest-salary/description/

SELECT (
    SELECT DISTINCT salary
    FROM employee
    ORDER BY salary DESC
    LIMIT 1 OFFSET 1
) AS SecondHighestSalary;

五、性能优化建议（SQL调优关键）

1. WHERE条件中避免使用函数，会导致索引失效

   -- 不好
   WHERE YEAR(create_time) = 2023
   
   -- 好
   WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
   

2. 多表JOIN时，小表驱动大表

3. GROUP BY字段加上索引

六、常见面试题

1. WHERE和HAVING的区别是什么？
2. GROUP BY和ORDER BY可以一起用吗？
3. LIMIT可以在子查询中使用吗？
4. 如何优化一个执行很慢的SELECT查询？

（答案都在文中哦～）

总结

记住唐叔的口诀：弗建委会选帝欧李（FROM-JOIN-WHERE-GROUP BY-HAVING-SELECT-DISTINCT-ORDER BY-LIMIT），SELECT语句的执行顺序就再也不会搞混了！

觉得有用的话，别忘了点赞收藏！

---

往期数据库文章推荐

• 在Windows非Docker环境安装Redis的几种方法（亲测有效）
• 【Redis实战】Widnows本地模拟Redis集群的2种方法