SQL語句執行順序

来源:http://www.cnblogs.com/Qian123/archive/2016/07/14/5669259.html
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SQL 不同於與其他編程語言的最明顯特征是處理代碼的順序。在大數編程語言中,代碼按編碼順序被處理,但是在SQL語言中,第一個被處理的子句是FROM子句,儘管SELECT語句第一個出現,但是幾乎總是最後被處理。 每個步驟都會產生一個虛擬表,該虛擬表被用作下一個步驟的輸入。這些虛擬表對調用者(客戶端應用 ...


  SQL 不同於與其他編程語言的最明顯特征是處理代碼的順序。在大數編程語言中,代碼按編碼順序被處理,但是在SQL語言中,第一個被處理的子句是FROM子句,儘管SELECT語句第一個出現,但是幾乎總是最後被處理。

      每個步驟都會產生一個虛擬表,該虛擬表被用作下一個步驟的輸入。這些虛擬表對調用者(客戶端應用程式或者外部查詢)不可用。只是最後一步生成的表才會返回 給調用者。如果沒有在查詢中指定某一子句,將跳過相應的步驟。

先來一段偽代碼,首先你能看懂麽?

SELECT DISTINCT <select_list>
FROM <left_table>
<join_type> JOIN <right_table>
ON <join_condition>
WHERE <where_condition>
GROUP BY <group_by_list>
HAVING <having_condition>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_number>

如果你知道每個關鍵字的意思,作用,如果你還用過的話,那再好不過了。但是,你知道這些語句,它們的執行順序你清楚麽?

準備工作

首先聲明下,一切測試操作都是在MySQL資料庫上完成,關於MySQL資料庫的一些簡單操作,請閱讀一下文章:

繼續做以下的前期準備工作:

1、新建一個測試資料庫TestDB;

 create database TestDB;

2、創建測試表table1和table2;

CREATE TABLE table1
 (
     customer_id VARCHAR(10) NOT NULL,
     city VARCHAR(10) NOT NULL,
     PRIMARY KEY(customer_id)
 )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;

 CREATE TABLE table2
 (
     order_id INT NOT NULL auto_increment,
     customer_id VARCHAR(10),
     PRIMARY KEY(order_id)
 )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;

3、插入測試數據;

 INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('163','hangzhou');
 INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('9you','shanghai');
 INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('tx','hangzhou');
 INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('baidu','hangzhou');

 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('163');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('163');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('9you');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('9you');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('9you');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('tx');
 INSERT INTO table2(customer_id) VALUES(NULL);

準備工作做完以後,table1和table2看起來應該像下麵這樣:

 mysql> select * from table1;
 +-------------+----------+
 | customer_id | city     |
 +-------------+----------+
 | 163         | hangzhou |
 | 9you        | shanghai |
 | baidu       | hangzhou |
 | tx          | hangzhou |
 +-------------+----------+
 4 rows in set (0.00 sec)

 mysql> select * from table2;
 +----------+-------------+
 | order_id | customer_id |
 +----------+-------------+
 |        1 | 163         |
 |        2 | 163         |
 |        3 | 9you        |
 |        4 | 9you        |
 |        5 | 9you        |
 |        6 | tx          |
 |        7 | NULL        |
 +----------+-------------+
 7 rows in set (0.00 sec)

4、準備SQL邏輯查詢測試語句

SELECT a.customer_id, COUNT(b.order_id) as total_orders
 FROM table1 AS a
 LEFT JOIN table2 AS b
 ON a.customer_id = b.customer_id
 WHERE a.city = 'hangzhou'
 GROUP BY a.customer_id
 HAVING count(b.order_id) < 2
 ORDER BY total_orders DESC;

使用上述SQL查詢語句來獲得來自杭州,並且訂單數少於2的客戶。

SQL邏輯查詢語句執行順序

還記得上面給出的那一長串的SQL邏輯查詢規則麽?那麼,到底哪個先執行,哪個後執行呢?現在,我先給出一個查詢語句的執行順序:

(7)     SELECT 
(8)     DISTINCT <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)     HAVING <having_condition>
(9)     ORDER BY <order_by_condition>
(10)    LIMIT <limit_number>

上面在每條語句的前面都標明瞭執行順序號,那麼各條查詢語句是如何執行的呢?

邏輯查詢處理階段簡介

  1. FROM:對FROM子句中的前兩個表執行笛卡爾積(Cartesian product)(交叉聯接),生成虛擬表VT1
  2. ON:對VT1應用ON篩選器。只有那些使<join_condition>為真的行才被插入VT2。
  3. OUTER(JOIN):如 果指定了OUTER JOIN(相對於CROSS JOIN 或(INNER JOIN),保留表(preserved table:左外部聯接把左表標記為保留表,右外部聯接把右表標記為保留表,完全外部聯接把兩個表都標記為保留表)中未找到匹配的行將作為外部行添加到 VT2,生成VT3.如果FROM子句包含兩個以上的表,則對上一個聯接生成的結果表和下一個表重覆執行步驟1到步驟3,直到處理完所有的表為止。
  4. WHERE:對VT3應用WHERE篩選器。只有使<where_condition>為true的行才被插入VT4.
  5. GROUP BY:按GROUP BY子句中的列列表對VT4中的行分組,生成VT5.
  6. CUBE|ROLLUP:把超組(Suppergroups)插入VT5,生成VT6.
  7. HAVING:對VT6應用HAVING篩選器。只有使<having_condition>為true的組才會被插入VT7.
  8. SELECT:處理SELECT列表,產生VT8.
  9. DISTINCT:將重覆的行從VT8中移除,產生VT9.
  10. ORDER BY:將VT9中的行按ORDER BY 子句中的列列表排序,生成游標(VC10).
  11. TOP:從VC10的開始處選擇指定數量或比例的行,生成表VT11,並返回調用者。

註:步驟10,按ORDER BY子句中的列列表排序上步返回的行,返回游標VC10.這一步是第一步也是唯一一步可以使用SELECT列表中的列別名的步驟。這一步不同於其它步驟的 是,它不返回有效的表,而是返回一個游標。SQL是基於集合理論的。集合不會預先對它的行排序,它只是成員的邏輯集合,成員的順序無關緊要。對錶進行排序 的查詢可以返回一個對象,包含按特定物理順序組織的行。ANSI把這種對象稱為游標。理解這一步是正確理解SQL的基礎。

因為這一步不返回表(而是返回游標),使用了ORDER BY子句的查詢不能用作表表達式。表表達式包括:視圖、內聯表值函數、子查詢、派生表和共用表達式。它的結果必須返回給期望得到物理記錄的客戶端應用程式。例如,下麵的派生表查詢無效,並產生一個錯誤:

select * 
from(select orderid,customerid from orders order by orderid) 
as d

下麵的視圖也會產生錯誤:

create view my_view
as
select *
from orders
order by orderid

在SQL中,表表達式中不允許使用帶有ORDER BY子句的查詢,而在T—SQL中卻有一個例外(應用TOP選項)。

      所以要記住,不要為表中的行假設任何特定的順序。換句話說,除非你確定要有序行,否則不要指定ORDER BY 子句。排序是需要成本的。

# 執行FROM語句

在這些SQL語句的執行過程中,都會產生一個虛擬表,用來保存SQL語句的執行結果(這是重點),我現在就來跟蹤這個虛擬表的變化,得到最終的查詢結果的過程,來分析整個SQL邏輯查詢的執行順序和過程。

第一步,執行FROM語句。我們首先需要知道最開始從哪個表開始的,這就是FROM告訴我們的。現在有了<left_table><right_table>兩個表,我們到底從哪個表開始,還是從兩個表進行某種聯繫以後再開始呢?它們之間如何產生聯繫呢?——笛卡爾積

關於什麼是笛卡爾積,請自行Google補腦。經過FROM語句對兩個表執行笛卡爾積,會得到一個虛擬表,暫且叫VT1(vitual table 1),內容如下:

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 9you        | shanghai |        1 | 163         |
| baidu       | hangzhou |        1 | 163         |
| tx          | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        2 | 163         |
| baidu       | hangzhou |        2 | 163         |
| tx          | hangzhou |        2 | 163         |
| 163         | hangzhou |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| baidu       | hangzhou |        3 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        3 | 9you        |
| 163         | hangzhou |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| baidu       | hangzhou |        4 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        4 | 9you        |
| 163         | hangzhou |        5 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| baidu       | hangzhou |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        5 | 9you        |
| 163         | hangzhou |        6 | tx          |
| 9you        | shanghai |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |        6 | tx          |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| 163         | hangzhou |        7 | NULL        |
| 9you        | shanghai |        7 | NULL        |
| baidu       | hangzhou |        7 | NULL        |
| tx          | hangzhou |        7 | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+

總共有28(table1的記錄條數 * table2的記錄條數)條記錄。這就是VT1的結果,接下來的操作就在VT1的基礎上進行。

# 執行ON過濾

執行完笛卡爾積以後,接著就進行ON a.customer_id = b.customer_id條件過濾,根據ON中指定的條件,去掉那些不符合條件的數據,得到VT2表,內容如下:

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+

VT2就是經過ON條件篩選以後得到的有用數據,而接下來的操作將在VT2的基礎上繼續進行。

# 添加外部行

這一步只有在連接類型為OUTER JOIN時才發生,如LEFT OUTER JOINRIGHT OUTER JOINFULL OUTER JOIN。在大多數的時候,我們都是會省略掉OUTER關鍵字的,但OUTER表示的就是外部行的概念。

LEFT OUTER JOIN把左表記為保留表,得到的結果為:

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+

RIGHT OUTER JOIN把右表記為保留表,得到的結果為:

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| NULL        | NULL     |        7 | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+

FULL OUTER JOIN把左右表都作為保留表,得到的結果為:

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
| NULL        | NULL     |        7 | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+

添加外部行的工作就是在VT2表的基礎上添加保留表中被過濾條件過濾掉的數據,非保留表中的數據被賦予NULL值,最後生成虛擬表VT3。

由於我在準備的測試SQL查詢邏輯語句中使用的是LEFT JOIN,過濾掉了以下這條數據:

| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |

現在就把這條數據添加到VT2表中,得到的VT3表如下:

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+

接下來的操作都會在該VT3表上進行。

# 執行WHERE過濾

對添加外部行得到的VT3進行WHERE過濾,只有符合<where_condition>的記錄才會輸出到虛擬表VT4中。當我們執行WHERE a.city = 'hangzhou'的時候,就會得到以下內容,並存在虛擬表VT4中:

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+

但是在使用WHERE子句時,需要註意以下兩點:

  1. 由於數據還沒有分組,因此現在還不能在WHERE過濾器中使用where_condition=MIN(col)這類對分組統計的過濾;
  2. 由於還沒有進行列的選取操作,因此在SELECT中使用列的別名也是不被允許的,如:SELECT city as c FROM t WHERE c='shanghai';是不允許出現的。

# 執行GROUP BY分組

GROU BY子句主要是對使用WHERE子句得到的虛擬表進行分組操作。我們執行測試語句中的GROUP BY a.customer_id,就會得到以下內容:

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+

得到的內容會存入虛擬表VT5中,此時,我們就得到了一個VT5虛擬表,接下來的操作都會在該表上完成。

# 執行HAVING過濾

HAVING子句主要和GROUP BY子句配合使用,對分組得到的VT5虛擬表進行條件過濾。當我執行測試語句中的HAVING count(b.order_id) < 2時,將得到以下內容:

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+

這就是虛擬表VT6。

# SELECT列表

現在才會執行到SELECT子句,不要以為SELECT子句被寫在第一行,就是第一個被執行的。

我們執行測試語句中的SELECT a.customer_id, COUNT(b.order_id) as total_orders,從虛擬表VT6中選擇出我們需要的內容。我們將得到以下內容:

+-------------+--------------+
| customer_id | total_orders |
+-------------+--------------+
| baidu       |            0 |
| tx          |            1 |
+-------------+--------------+

不,還沒有完,這隻是虛擬表VT7。

# 執行DISTINCT子句

如果在查詢中指定了DISTINCT子句,則會創建一張記憶體臨時表(如果記憶體放不下,就需要存放在硬碟了)。這張臨時表的表結構和上一步產生的虛擬表VT7是一樣的,不同的是對進行DISTINCT操作的列增加了一個唯一索引,以此來除重覆數據。

由於我的測試SQL語句中並沒有使用DISTINCT,所以,在該查詢中,這一步不會生成一個虛擬表。

# 執行ORDER BY子句

對虛擬表中的內容按照指定的列進行排序,然後返回一個新的虛擬表,我們執行測試SQL語句中的ORDER BY total_orders DESC,就會得到以下內容:

+-------------+--------------+
| customer_id | total_orders |
+-------------+--------------+
| tx          |            1 |
| baidu       |            0 |
+-------------+--------------+

可以看到這是對total_orders列進行降序排列的。上述結果會存儲在VT8中。

執行LIMIT子句

LIMIT子句從上一步得到的VT8虛擬表中選出從指定位置開始的指定行數據。對於沒有應用ORDER BY的LIMIT子句,得到的結果同樣是無序的,所以,很多時候,我們都會看到LIMIT子句會和ORDER BY子句一起使用。

MySQL資料庫的LIMIT支持如下形式的選擇:

LIMIT n, m

表示從第n條記錄開始選擇m條記錄。而很多開發人員喜歡使用該語句來解決分頁問題。對於小數據,使用LIMIT子句沒有任何問題,當數據量非常大的時候,使用LIMIT n, m是非常低效的。因為LIMIT的機制是每次都是從頭開始掃描,如果需要從第60萬行開始,讀取3條數據,就需要先掃描定位到60萬行,然後再進行讀取,而掃描的過程是一個非常低效的過程。所以,對於大數據處理時,是非常有必要在應用層建立一定的緩存機制(貌似現在的大數據處理,都有緩存哦)。

參考文檔:

SQL邏輯查詢語句執行順序


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  • 前言 QuestPDF 是一個開源 .NET 庫,用於生成 PDF 文檔。使用了C# Fluent API方式可簡化開發、減少錯誤並提高工作效率。利用它可以輕鬆生成 PDF 報告、發票、導出文件等。 項目介紹 QuestPDF 是一個革命性的開源 .NET 庫,它徹底改變了我們生成 PDF 文檔的方 ...
  • 項目地址 項目後端地址: https://github.com/ZyPLJ/ZYTteeHole 項目前端頁面地址: ZyPLJ/TreeHoleVue (github.com) https://github.com/ZyPLJ/TreeHoleVue 目前項目測試訪問地址: http://tree ...
  • 話不多說,直接開乾 一.下載 1.官方鏈接下載: https://www.microsoft.com/zh-cn/sql-server/sql-server-downloads 2.在下載目錄中找到下麵這個小的安裝包 SQL2022-SSEI-Dev.exe,運行開始下載SQL server; 二. ...
  • 前言 隨著物聯網(IoT)技術的迅猛發展,MQTT(消息隊列遙測傳輸)協議憑藉其輕量級和高效性,已成為眾多物聯網應用的首選通信標準。 MQTTnet 作為一個高性能的 .NET 開源庫,為 .NET 平臺上的 MQTT 客戶端與伺服器開發提供了強大的支持。 本文將全面介紹 MQTTnet 的核心功能 ...
  • Serilog支持多種接收器用於日誌存儲,增強器用於添加屬性,LogContext管理動態屬性,支持多種輸出格式包括純文本、JSON及ExpressionTemplate。還提供了自定義格式化選項,適用於不同需求。 ...
  • 目錄簡介獲取 HTML 文檔解析 HTML 文檔測試參考文章 簡介 動態內容網站使用 JavaScript 腳本動態檢索和渲染數據,爬取信息時需要模擬瀏覽器行為,否則獲取到的源碼基本是空的。 本文使用的爬取步驟如下: 使用 Selenium 獲取渲染後的 HTML 文檔 使用 HtmlAgility ...
  • 1.前言 什麼是熱更新 游戲或者軟體更新時,無需重新下載客戶端進行安裝,而是在應用程式啟動的情況下,在內部進行資源或者代碼更新 Unity目前常用熱更新解決方案 HybridCLR,Xlua,ILRuntime等 Unity目前常用資源管理解決方案 AssetBundles,Addressable, ...
  • 本文章主要是在C# ASP.NET Core Web API框架實現向手機發送驗證碼簡訊功能。這裡我選擇是一個互億無線簡訊驗證碼平臺,其實像阿裡雲,騰訊雲上面也可以。 首先我們先去 互億無線 https://www.ihuyi.com/api/sms.html 去註冊一個賬號 註冊完成賬號後,它會送 ...
  • 通過以下方式可以高效,並保證數據同步的可靠性 1.API設計 使用RESTful設計,確保API端點明確,並使用適當的HTTP方法(如POST用於創建,PUT用於更新)。 設計清晰的請求和響應模型,以確保客戶端能夠理解預期格式。 2.數據驗證 在伺服器端進行嚴格的數據驗證,確保接收到的數據符合預期格 ...