mysql语句执行顺序

本文详细解析了SQL SELECT语句的语法与执行流程,并通过一个具体案例展示了如何使用该语句来获取并处理数据。

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首先,SELECT语句的基本语法如下:

  SELECT selection_list # What columns to select

  FROM table_list # Which tables to select rows from

  WHERE primary_constraint # What conditions rows must satisfy

  GROUP BY grouping_columns # How to group results

  HAVING secondary_constraint # Secondary conditions rows must satisfy

  ORDER BY sorting_columns # How to sort results

  LIMIT from, count; # Limiting row count on results 对于MySQL,除了第一行,其他部分都是可选的,有的DBMS要求FROM从句也是必须的。

  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->便于后续聚合函数计算;

  4、执行select语句,使用聚集函数进行计算,再执行distinct, distinct一般放在select最后,(聚合函数忽略null值), count(distinct(id))这种先执行distinct再聚合;

  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”。

  举例说明:

  SELECTstate AS State,AVG((TO_DAYS(death)-TO_DAYS(birth))/365) AS Age

  FROM president

  WHERE death IS NOT NULL

  GROUP BY state

  ORDER BY Age;

  这句SQL查询的意思是:

  从总统表中查询已经死亡的总统,然后按州分组,然后针对每个组计算总统的平均寿命【AVG((TO_DAYS(death)-TO_DAYS(birth))/365)】,然后按寿命升序排列。

  最后的结果就是类似这个样子:

  +-------+-----------+

  | State | Age |

  +-------+-----------+

  | KY | 56.208219 |

  | VT | 58.852055 |

  | NC | 60.141096 |

  | OH | 62.866145 |

  | NH | 64.917808 |

  | NY | 69.342466 |

  | NJ | 71.315068 |

  | TX | 71.476712 |

  | MA | 72.642009 |

  | VA | 72.822945 |

  | PA | 77.158904 |

  | SC | 78.284932 |

  | CA | 81.336986 |

  | MO | 88.693151 |

  | IA | 90.254795 |

  | IL | 93.391781 |

  +-------+-----------+
### MySQL 查询解析与执行顺序 在构建复杂的 SQL 查询时,理解各个子句的处理顺序至关重要。尽管书写查询语句遵循特定的语法结构 `(1)-(6)`[^1],实际执行流程可能有所不同。 #### FROM 子句 作为查询的第一步,`FROM` 定义了操作的数据源表或视图。此阶段涉及任何必要的连接逻辑以及初步的数据集准备。 ```sql FROM table_name AS alias JOIN another_table ON condition; ``` #### WHERE 过滤条件 紧随其后的 `WHERE` 用于限定记录范围,在这里可以应用各种过滤表达式来缩小目标数据集合[^2]。 ```sql WHERE column_value > threshold AND other_column IS NOT NULL; ``` #### GROUP BY 分组依据 一旦通过 `WHERE` 条件筛选出了基础数据集,则按照指定列进行分组汇总计算。这一步骤创建了一个新的临时结果集,其中每一行代表一组具有共同特征的数据项[^3]。 ```sql GROUP BY category_id, year_month; ``` #### HAVING 组级过滤器 不同于作用于单条记录上的 `WHERE`,`HAVING` 是用来进一步筛除不符合某些聚合函数约束条件的整体分组[^4]。 ```sql HAVING COUNT(*) >= minimum_count OR SUM(sales_amount) BETWEEN lower_bound AND upper_bound; ``` #### SELECT 字段列表 此时才真正确定最终输出哪些字段给用户查看;同时也可以在此处定义别名简化展示效果或者调用内置/自定义函数加工原始数值。 ```sql SELECT user_id, MAX(order_date), AVG(item_price); ``` #### ORDER BY 排序指令 最后一步是对上述所有步骤产生的结果实施排序安排,确保按需呈现有序的信息流。 ```sql ORDER BY total_sales DESC, product_name ASC; ``` #### LIMIT 结果数量控制 (可选) 对于部分数据库系统而言,还可以附加一个 `LIMIT` 参数以限制返回的最大行数,但这并非标准SQL的一部分而是扩展特性之一。 ```sql LIMIT top_n_results OFFSET skip_first_m_records; ```
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