select语句的语法顺序和执行顺序

目录

1.语法顺序

2.执行顺序

3.优化方法

1.join 方面

2.where 方面


1.语法顺序

select语句的语法格式如下。
select 字段列表
from 数据源
[ where条件表达式 ]
[ group by 分组字段
[ having条件表达式 ]
[ order by 排序字段 [ asc | desc ] ]

2.执行顺序

  1. FROM  对FROM的左边的表和右边的表计算笛卡尔积。产生虚表VT1

  2. ON       对虚表VT1进行ON筛选,只有那些符合的行才会被记录在虚表VT2中。

  3. JOIN   如果指定了OUTER JOIN(比如left join、 right join),那么保留表中未匹配的行就会作为外部行添加到虚拟表VT2中,产生虚拟表VT3, rug from子句中包含两个以上的表的话,那么就会对上一个join连接产生的结果VT3和下一个表重复执行步骤1~3这三个步骤,一直到处理完所有的表为止。

  4. WHERE  对虚拟表VT3进行WHERE条件过滤。只有符合的记录才会被插入到虚拟表VT4中。

  5. GROUP BY  根据group by子句中的列,对VT4中的记录进行分组操作,产生VT5.

  6. WITH CUBE or WITH ROLLUP  对表VT5进行cube或者rollup操作,产生表VT6.

  7. HAVING  对虚拟表VT6应用having过滤,只有符合的记录才会被 插入到虚拟表VT7中。

  8. SELECT  执行select操作,选择指定的列,插入到虚拟表VT8中。

  9. DISTINCT  对VT8中的记录进行去重。产生虚拟表VT9.

  10. ORDER BY  将虚拟表VT9中的记录按照<order_by_list>进行排序操作,产生虚拟表VT10.

  11. TOP 取出指定行的记录,产生虚拟表VT11, 并将结果返回。

这些步骤执行时,每个步骤都会产生一个虚拟表,该虚拟表被用作下一个步骤的输入.这些虚拟表对调用者(客户端应用程序或者外部查询)不可用。只是最后一步生成的表才会返回 给调用者。

3.优化方法

1.join 方面

 1.1.笛卡尔积:

在数学中,两个集合 X 和 Y 的笛卡儿积(Cartesian product),又称直积,表示为 X × Y,是其第一个对象是 X 的成员而第二个对象是 Y 的一个成员的所有可能的有序对.

假设集合A={a,b},集合B={0,1,2},则两个集合的笛卡尔积为{(a,0),(a,1),(a,2),(b,0),(b,1), (b,2)}

1.2.join类型

cross join 是笛卡尔积 就是一张表的行数乘以另一张表的行数

inner join 只返回两张表连接列的匹配项

left join 第一张表的连接列在第二张表中没有匹配,第二张表中的值返回null

right join 第二张表的连接列在第一张表中没有匹配,第一张表中的值返回null

full join 返回两张表中的行  相当于 left join + right join

在对两张表的所有join 时,都需要构造笛卡尔积

以下语句为例子

select a.name,b.name

from T_left a    Left Join T_Right b   //1步骤

ON  a.id = b.id         //2步骤

1步骤 首先对From子句中的前两个表,执行笛卡尔积运算。运算结果 形成一个结果集合。

2步骤  按照 on中的条件 ,对上一步骤的结果集进行筛选,形成新的结果集

left join 为例 如果在t_left中存在为匹配到的行,则 把这些行以外部的形式添加到上一步的结果集,形成新的结果集

多个 join 从左到右执行

总结:先生成笛卡尔积,然后on条件过滤,如果join是inner则执行where过滤,如果是left ,rigth ,full ,就把过滤掉的主表数据在添加回来,然后执行where过滤。

如果是使用left,right,full时, on中的条件不是最终过滤,因为后面又可能会添加回来,而where才是最终过滤

2.where 方面

2.1 where的执行顺序

mysq:条件执行顺序是 从左往右,自上而下的

SQL server、orcale:条件执行顺序是从右往左,自下而上

在SQL查询中,`SELECT`语句的书写顺序实际执行顺序是有区别的。理解这一点对于优化查询性能非常重要。 ### SELECT 的书写顺序: 标准 SQL 查询的基本结构如下: ```sql SELECT 列名列表 FROM 表名 WHERE 条件表达式 GROUP BY 分组列 HAVING 筛选条件 ORDER BY 排序列; ``` **书写的典型顺序:** 1. **SELECT**: 指定需要检索哪些字段。 2. **FROM**: 定义数据来源表或视图。 3. **WHERE**: 设置过滤条件以限制返回行数。 4. **GROUP BY**: 将结果集按指定列分组(通常用于聚合函数)。 5. **HAVING**: 对已经完成分组的数据设置筛选条件。 6. **ORDER BY**: 规定排序规则对最终输出的结果排序。 --- ### 执行顺序 尽管我们按照上述语法来编写 `SELECT` 语句,但是数据库引擎内部会调整执行计划,并非完全依照这个顺序处理每一部分。一般来说,其真实的物理执行流程更接近于以下步骤: 1. **FROM**: 首先确定操作的基础表或者联结后的临时结果集。 - 如果有 JOIN 子句,则在此阶段进行连接运算生成新的记录集合; 2. **ON (如果存在)**: 这是在 JOIN 中使用的约束条件,在这里判断是否符合条件加入新纪录; 3. **OUTER (如果有外链接的情况)**: 在此步计算外部联合的相关信息; 4. **WHERE**: 应用 WHERE 子句中的条件进一步缩小数据范围; 5. **GROUP BY**: 根据 GROUP BY 字段值将当前结果集中所有行划分为若干个小组; 6. **AGGREGATE FUNCTIONS & HAVING**: 此处开始应用聚集函数如 SUM(), COUNT()等并同时检查 HAVING 后面附加的额外限定条件; 7. **SELECT**: 最终选择投影出所需的列(包括别名转换),这一步决定了用户可见的内容是什么样子的; 8. **DISTINCT (若有 distinct 关键字)**: 去除重复项; 9. **ORDER BY**: 实施 ORDER BY 提供的一系列指令来进行最后排版整理工作前最后一次重组动作; 10. **LIMIT/OFFSET(若支持这两种机制的话)** : 控制总条目显示数目以及起始位置设定。 --- #### 示例说明: 假设有这样一个 SQL 请求: ```sql SELECT product_name, AVG(price) AS avg_price FROM products JOIN sales ON products.id = sales.product_id WHERE sale_date >= '2023-01-01' AND category='Electronics' GROUP BY product_name HAVING AVG(price)>100 ORDER BY avg_price DESC LIMIT 10 ; ``` 虽然我们在脚本里首先写下的是 “SELECT”,但在运行期间它却是最后一个被执行的部分! ---
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