标准的 SQL 的解析顺序

SQL查询流程详解:从数据组装到结果排序
本文深入解析SQL查询的执行顺序,从数据源组装开始,依次通过筛选、分组、聚合计算、分组筛选和最终排序,以具体示例展示SQL语句的执行流程。
标准的 SQL 的解析顺序为:
(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进行筛选
(3).GROUP BY 子句, 将数据划分为多个分组
(4).使用聚合函数进行计算
(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
举例说明: 在学生成绩表中 (暂记为 tb_Grade), 把 "考生姓名"内容不为空的记录按照 "考生姓名" 分组, 并且筛选分组结果, 选出 "总成绩" 大于 600 分的.
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
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
(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.
(7). 执行 ORDER BY 子句, 把最后的结果按 "Max 成绩" 进行排序.
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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