SQL语句的执行顺序

本文详细介绍了SQL语句的执行步骤,包括语法分析、语义分析、视图转换、表达式转换、选择优化器、连接方式选择、数据搜索路径选择及执行计划运行等关键环节。同时,阐述了Oracle的共享原理及其对SQL执行性能的影响,以及如何通过优化SQL语句来提高查询效率。此外,文章还指出了避免HAVING子句和使用EXISTS子查询的策略,进一步优化查询性能。

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一、sql语句的执行步骤:
 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” 
二、oracle 共享原理:
        ORACLE将执行过的SQL语句存放在内存的共享池(shared buffer pool)中,可以被所有的数据库用户共享 当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时,如果它和之前的执行过的语句完全相同, ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的 执行路径. 这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用 
三、oracle 语句提高查询效率的方法:1: where column in(select * from ... where ...); 2:... where exists (select 'X' from ...where ...); 第二种格式要远比第一种格式的效率高。在Oracle中可以几乎将所有的IN操作符子查询改写为使用EXISTS的子查询 使用EXIST,Oracle系统会首先检查主查询,然后运行子查询直到它找到第一个匹配项,这就节省了时间 Oracle系统在执行IN子查询时,首先执行子查询,并将获得的结果列表存放在在一个加了索引的临时表中 避免使用having字句 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子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销

SQL Select语句完整的执行顺序: 

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。一、sql语句的执行步骤:
 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” 
二、oracle 共享原理:
        ORACLE将执行过的SQL语句存放在内存的共享池(shared buffer pool)中,可以被所有的数据库用户共享 当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时,如果它和之前的执行过的语句完全相同, ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的 执行路径. 这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用 
三、oracle 语句提高查询效率的方法:1: where column in(select * from ... where ...); 

2:... where exists (select 'X' from ...where ...); 

第二种格式要远比第一种格式的效率高。在Oracle中可以几乎将所有的IN操作符子查询改写为使用EXISTS的子查询,使用EXIST,Oracle系统会首先检查主查询,然后运行子查询直到它找到第一个匹配项,这就节省了时间 Oracle系统在执行IN子查询时,首先执行子查询,并将获得的结果列表存放在在一个加了索引的临时表中避免使用having字句 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子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销

SQL Select语句完整的执行顺序: 

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。

<think>好的,用户想了解SQL语句执行顺序。我之前在回答里已经整理过相关引用,现在需要结合这些引用内容来详细解析。首先,我需要回忆每个引用的内容,确保正确引用。 根据引用[2],SQL执行顺序是从FROM开始,然后是ON、JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、SELECT、DISTINCT、ORDER BY,最后是LIMIT/OFFSET。这个顺序很重要,因为每一步都是基于前一步的结果进行处理。比如WHERE子句在GROUP BY之前执行,这样可以在分组前过滤数据,提高效率,如引用[4]提到的,非Oracle数据库可以通过WHERE减少GROUP BY处理的数据量。 然后引用[3]提到HAVING用于过滤聚合值,而WHERE不能和聚合函数一起使用,所以HAVING必须跟在GROUP BY之后。这解释了为什么HAVING的执行顺序在WHERE之后。 还需要注意SELECT子句虽然在语法中靠前,但实际执行较晚,是在WHERE、GROUP BY之后。这可能让用户混淆,需要明确说明执行顺序和书写顺序的不同。 另外,引用[1]提到SQL语句的大小写会影响解析,虽然与执行顺序无关,但需要注意编码规范,避免不必要的解析开销。 用户的问题是关于执行顺序的解析,所以重点放在各关键字的执行步骤,并结合例子说明。比如FROM确定数据源,WHERE过滤行,GROUP BY分组,HAVING过滤组,SELECT选择列,ORDER BY排序,最后LIMIT限制结果数量。 可能用户在实际优化SQL时遇到性能问题,比如WHERE和HAVING的使用不当导致效率低下,或者ORDER BY消耗资源过多。需要强调优化建议,如尽早过滤数据,减少中间结果集的大小。 还需要注意不同数据库可能有细微差异,比如引用[4]提到非Oracle的情况,但用户可能使用的是其他数据库,所以需要保持通用性,同时指出可能的差异。 最后,生成相关问题时要围绕执行顺序的影响因素、优化技巧、常见错误等方面提问,帮助用户深入理解。</think>### SQL语句执行顺序详解(标准解析) SQL语句执行顺序与书写顺序不同,具体流程如下(按执行步骤编号): 1. **FROM/JOIN** 确定数据来源,包括连接操作。首先执行笛卡尔积,再通过ON条件筛选连接结果。 $$ \text{虚拟VT1 = 基础组合} $$ [^2][^4] 2. **ON(连接条件过滤)** 对连接后的临时进行初步筛选,仅保留满足连接条件的记录。 $$ \text{虚拟VT2 = VT1中满足ON条件的记录} $$ [^4] 3. **WHERE(行级过滤)** 对连接后的数据进行行级过滤,此阶段**不能使用聚合函数**。 $$ \text{虚拟VT3 = VT2中满足WHERE条件的记录} $$ [^4] 4. **GROUP BY(分组)** 对数据进行分组,生成以分组列为单位的聚合数据。 $$ \text{虚拟VT4 = 按指定列分组的聚合结果} $$ [^3] 5. **HAVING(组级过滤)** 对分组后的数据进行筛选,**可使用聚合函数**。 $$ \text{虚拟VT5 = VT4中满足HAVING条件的组} $$ [^3] 6. **SELECT(选择列)** 确定最终输出的列,可进行列计算或别名定义。 $$ \text{虚拟VT6 = 从VT5中选择指定列} $$ [^2] 7. **DISTINCT(去重)** 对SELECT结果进行去重处理。 $$ \text{虚拟VT7 = VT6去重后的结果} $$ [^2] 8. **ORDER BY(排序)** 对结果集进行排序,生成游标(非物理),**资源消耗较大**。 $$ \text{游标VC8 = 按指定列排序后的结果} $$ [^2] 9. **LIMIT/OFFSET(结果限制)** 最终截取需要返回的数据行。 $$ \text{最终结果集 = VC8中指定范围的记录} $$ [^2] ### 关键差异说明 - **WHERE vs HAVING**:WHERE在分组前过滤单行数据,HAVING在分组后过滤整组数据[^3][^4] - **执行顺序优化**:在WHERE阶段过滤更多数据可显著提升性能(减少后续处理的数据量)[^4] - **ORDER BY代价**:排序操作需要完整结果集,大数据量时建议通过索引优化[^2] ### 示例验证 ```sql SELECT department, AVG(salary) as avg_sal FROM employees WHERE hire_date > '2020-01-01' GROUP BY department HAVING AVG(salary) > 10000 ORDER BY avg_sal DESC LIMIT 5 ``` 执行步骤: 1. 从`employees`取数据 2. 筛选`hire_date > 2020-01-01`的记录 3. 按`department`分组计算平均工资 4. 过滤出平均工资>10000的组 5. 选择部门名称和平均工资列 6. 按平均工资降序排列 7. 返回前5条记录
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