SQL的执行顺序

最新推荐文章于 2025-06-09 11:55:36 发布
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文章标签： sql 数据库 database
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书写顺序：
​ select->distinct->from->join->on->where->group by->having->order by->limit

执行顺序
from->on->join->where->group by（开始使用select中的别名，后面的语句中都可以使用别名）->sum、count、max、avg->having->select->distinct->order by->limit

关键词含义
from：需要从哪个数据表检索数据
join：对需要关联查询的表进行关联

​ 关联查询时，数据库会选择一个驱动表，然后用此表的记录去关联其他表
​ left join一般以左表为驱动表（right join一般为右表）,inner join一般以结果集少的表为驱动表,left join某些情况下会被查询优化器优化为inner join

驱动表选择原则：在对最终结果集没影响的前提下，优先选择结果集最少的那张表作为驱动表
在使用索引关联的情况下，有Index Nested-Loop join和Batched Key Access join两种算法
在未使用索引关联的情况下，有Simple Nested-Loop join和Block Nested-Loop join两种算法
Simple Nested-Loop join（SNLJ，简单嵌套循环连接）算法：根据on条件，从驱动表取一条数据，然后全表扫面被驱动表，将符合条件的记录放入最终结果集中。这样驱动表的每条记录都伴随着被驱动表的一次全表扫描

匹配次数：外层表行数*内层表行数
Index Nested-Loop Join（INLJ，索引嵌套循环连接）算法：索引嵌套循环连接是基于索引进行连接的算法，索引是基于内层表的，通过外层表匹配条件直接与内层表索引进行匹配，避免和内层表的每条记录进行比较， 从而利用索引的查询减少了对内层表的匹配次数

匹配次数：外层表行数*内层表索引高度
Block Nested-Loop Join（BNLJ，缓存块嵌套循环连接）算法：缓存块嵌套循环连接通过一次性缓存多条数据，把参与查询的列缓存到Join Buffer 里，然后拿join buffer里的数据批量与内层表的数据进行匹配，从而减少了内层循环的次数（遍历一次内层表就可以批量匹配一次Join Buffer里面的外层表数据）。
当不使用Index Nested-Loop Join的时候，默认使用Block Nested-Loop Join
Batched Key Access join（BKAJ）算法：和SNLJ算法类似，但用于被join表上有索引可以利用，那么在行提交给被join的表之前，对这些行按照索引字段进行排序，因此减少了随机IO，排序这才是两者最大的区别，但是如果被join的表没用索引呢？那就使用BNLJ了
什么是Join Buffer?

Join Buffer会缓存所有参与查询的列而不是只有Join的列。
可以通过调整join_buffer_size缓存大小
join_buffer_size的默认值是256K，join_buffer_size的最大值在MySQL 5.1.22版本前是4G，而之后的版本才能在64位操作系统下申请大于4G的Join Buffer空间。
使用Block Nested-Loop Join算法需要开启优化器管理配置的optimizer_switch的设置block_nested_loop为on，默认为开启。
在选择Join算法时，会有优先级，理论上会优先判断能否使用INLJ、BNLJ：
Index Nested-LoopJoin > Block Nested-Loop Join > Simple Nested-Loop Join
注：可以使用explain查找驱动表，结果的第一张表即为驱动表，但执行计划在真正执行时可能发生改变
on：关联条件
where：过滤表中数据的条件

执行顺序：自下而上、从右到左
注：对数据库记录生效，无法对聚合结果生效，可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在where子句末尾，不能使用聚合函数（sum、count、max、avg）
group by：如何将上面过滤出的数据分组

执行顺序：从左往右
注：尽量在group by之前使用where过滤，避免之后使用having过滤
avg：求平均值
having：对上面已经分组的数据进行过滤的条件

注：对聚合结果过滤，因此很耗资源，可以使用聚合函数
例：筛选统计人口数量大于100W的地区
​ select region, sum(population), sum(area) from bbc group by region having sum(population)>1000000，不能用where筛选超过100W的地区，因为不存在这样的一条记录

select：查看结果集中的哪个列或列的计算结果
distinct：对结果集重复值去重
order by：按照什么样的顺序来查看返回的数据

执行顺序：从左到右
注：很耗资源
limit：截取出目标页数据
在这里插入图片描述

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FROM子句执行顺序为从后往前、从右到左，FROM 子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，即最后的表为驱动表，当FROM 子句中包含多个表的情况下，我们需要选择数据最少的表作为基础表。计算 max 等聚合函数。对虚拟表VT1 应用ON筛选器，ON 中的逻辑表达式将应用到虚拟表 VT1中的各个行，筛选出满足ON 逻辑表达式的行，生成虚拟表 VT2。将虚拟表 VT7中的在SELECT中出现的列筛选出来，并对字段进行处理，计算SELECT子句中的表达式，产生虚拟表 VT8。
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<think>嗯，我现在需要解释一下SQL的执行顺序。用户可能对SQL的执行过程不太清楚，所以得一步步来，结构要清晰。首先，我得回忆一下SQL各个关键字的执行顺序，以及背后的逻辑。 SQL语句的书写顺序和实际执行顺序是不一样的，这一点很重要。比如我们通常写的SELECT在开头，但执行的时候却在后面。我应该先列出常见的SQL子句，然后按照执行顺序排列，再逐一解释每个步骤的作用。 常见的子句有FROM、JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、SELECT、DISTINCT、ORDER BY、LIMIT/OFFSET。我需要确认它们的正确执行顺序，可能需要查证一下确保准确性。比如，FROM和JOIN应该最先执行，确定数据来源和连接。然后是WHERE过滤行，接着GROUP BY分组，HAVING过滤分组后的结果。之后处理SELECT选择列，应用DISTINCT去重，再是ORDER BY排序，最后是LIMIT或OFFSET限制结果数量。 另外，每个步骤的作用需要简单说明，比如为什么WHERE在GROUP BY之前，而HAVING在之后。可能需要举个例子，比如WHERE在分组前过滤行，而HAVING过滤分组后的聚合结果。还要注意别名的问题，比如SELECT中定义的别名，在后续步骤如ORDER BY中可以使用，但前面的步骤如WHERE不能使用，因为执行顺序的关系。 需要检查是否有常见的误区，比如认为SELECT先执行，导致对别名使用的误解。还要提到不同数据库可能的差异，但一般执行顺序是标准化的。最后，最好用一个例子来展示整个过程，比如一个包含多个子句的查询，分步骤解释执行流程，这样用户更容易理解。 现在整理一下思路，确保每个步骤的逻辑正确，没有遗漏关键点，并且用中文清晰表达。同时注意使用正确的LaTeX格式，比如数学表达式用$...$，但在这个问题中可能用不上，不过如果有公式的话要正确应用。但这里主要涉及SQL语法，可能不需要数学表达式，但如果有例子中的计算，可能需要用LaTeX。例如，在聚合函数中，如COUNT(*)，可以用$COUNT(*)$表示？不过可能不需要，保持自然即可。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，帮助用户逐步理解SQL的执行顺序，避免过于技术化的术语，用易懂的语言解释每个阶段的作用和重要性。</think>SQL 语句的**书写顺序**和**实际执行顺序**并不一致，了解其执行顺序能帮助避免逻辑错误并优化查询效率。以下是标准的 SQL 执行顺序（以常见子句为例）： --- ### **1. 执行顺序概览** 按**从先到后**的顺序依次为： $$ \text{FROM → JOIN → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → DISTINCT → ORDER BY → LIMIT/OFFSET} $$ --- ### **2. 分步详解** #### **(1) `FROM` 和 `JOIN`** - **作用**：确定数据来源，加载表和关联数据。 - **示例**： ```sql FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.id ``` 先加载 `table1` 和 `table2`，再根据 `JOIN` 条件关联数据。 --- #### **(2) `WHERE`** - **作用**：过滤符合条件的**行**（基于原始数据，不可用聚合函数）。 - **示例**： ```sql WHERE age > 18 -- 直接筛选原始行 ``` --- #### **(3) `GROUP BY`** - **作用**：按指定列分组，为后续聚合（如 `SUM`、`COUNT`）做准备。 - **示例**： ```sql GROUP BY department -- 按部门分组 ``` --- #### **(4) `HAVING`** - **作用**：过滤分组后的结果（可使用聚合函数，如 `SUM`）。 - **示例**： ```sql HAVING SUM(sales) > 1000 -- 筛选总销售额超过1000的组 ``` --- #### **(5) `SELECT`** - **作用**：选择最终输出的列，可计算表达式或使用聚合函数。 - **注意**：此时定义的列别名（如 `total AS t`）后续步骤（如 `ORDER BY`）才可用。 --- #### **(6) `DISTINCT`** - **作用**：去重，基于 `SELECT` 的结果删除重复行。 - **示例**： ```sql SELECT DISTINCT country -- 去重国家列 ``` --- #### **(7) `ORDER BY`** - **作用**：排序结果（可使用 `SELECT` 中定义的别名）。 - **示例**： ```sql ORDER BY total DESC -- 按总和降序排列 ``` --- #### **(8) `LIMIT` / `OFFSET`** - **作用**：限制返回行数或跳过指定行。 - **示例**： ```sql LIMIT 10 -- 仅返回前10条结果 ``` --- ### **3. 关键注意事项** - **别名生效时机**： `SELECT` 中定义的别名（如 `total AS t`）只能在 `ORDER BY` 及之后步骤使用，`WHERE` 或 `GROUP BY` 中不可用。 - **聚合函数的使用范围**： `WHERE` 中不能直接使用聚合函数（如 `SUM`），需改用 `HAVING`。 --- ### **4. 示例完整流程** ```sql SELECT department, SUM(sales) AS total FROM employees JOIN sales ON employees.id = sales.emp_id WHERE hire_date > '2020-01-01' GROUP BY department HAVING SUM(sales) > 10000 ORDER BY total DESC LIMIT 5; ``` **执行顺序**： 1. 加载 `employees` 和 `sales` 表并关联（`FROM` + `JOIN`） 2. 筛选 `hire_date > '2020-01-01'` 的员工（`WHERE`） 3. 按 `department` 分组（`GROUP BY`） 4. 筛选总销售额超过 10000 的部门（`HAVING`） 5. 计算每个部门的 `SUM(sales)` 并命名为 `total`（`SELECT`） 6. 按 `total` 降序排序（`ORDER BY`） 7. 仅返回前5条结果（`LIMIT`） --- 掌握 SQL 执行顺序能更高效地编写查询，并避免因逻辑顺序错误导致的语法或结果异常。
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