SQL SELECT语句执行顺序

本文详细介绍了SQL查询的处理流程,包括标准SQL解析顺序和逻辑查询处理步骤。通过这些步骤,可以了解如何从不同数据源获取数据,如何筛选、分组及排序数据等。

                                                   

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 


逻辑查询处理步骤 :

(8)SELECT (9)DISTINCT 
(11)<TOP_specification> <select_list> 
(1)FROM <left_table> 
(3)<join_type> JOIN <right_table> 
(2)    ON <join_condition> 
(4)WHERE <where_condition> 
(5)GROUP BY <group_by_list> 
(6)WITH {CUBE ROLLUP} 
(7)HAVING <having_condition> 
(10)ORDER BY <order_by_list> 

每个步骤产生一个虚拟表,该虚拟表被用作下一个步骤的输入。只有最后一步生成的表返回给调用者。如果没有某一子句,则跳过相应的步骤。 
1. FROM:对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积,生成虚拟表VT1。 
2. ON:对VT1应用ON筛选器。只有那些使<join_condition>为真的行才被插入VT2。 
3. OUTER(JOIN):如果指定了OUTER JOIN,保留表中未找到匹配的行将作为外部行添加到VT2,生成VT3。 
如果FROM子句包含两个以上的表,则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1到步骤3,直到处理完所有的表为止。 
4. 对VT3应用WHERE筛选器。只有使<where_condition>为TRUE的行才被插入VT4。 
5. GROUP BY:按GROUP BY 子句中的列列表对VT4中的行分组,生成VT5。 
6. CUBEROLLUP:把超组插入VT5,生成VT6。 
7. HAVING:对VT6应用HAVING筛选器。只有使<having_condition>为TRUE的组才会被插入VT7。 
8. SELECT:处理SELECT列表,产生VT8。 
9. DISTINCT:将重复的行从VT8中移除,产生VT9。 
10. ORDER BY:将VT9中的行按ORDER BY子句中的列列表排序,生成一个有表(VC10)。 
11. TOP:从VC10的开始处选择指定数量或比例的行,生成表VT11,并返回给调用者。 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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