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SQL查询的执行顺序是怎样的

本篇内容介绍了“SQL查询的执行顺序是怎样的”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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SQL 查询的执行顺序

于是我研究了一下，发现顺序大概是这样的。SELECT 并不是最先执行的，而是在第五个。

SQL查询的执行顺序是怎样的

这张图回答了以下这些问题

这张图与 SQL 查询的语义有关，让你知道一个查询会返回什么，并回答了以下这些问题：

  • 可以在 GRROUP BY 之后使用 WHERE 吗?(不行，WHERE 是在 GROUP BY 之前!)

  • 可以对窗口函数返回的结果进行过滤吗?(不行，窗口函数是 SELECT 语句里，而 SELECT 是在 WHERE 和 GROUP BY 之后)

  • 可以基于 GROUP BY 里的东西进行 ORDER BY 吗?(可以，ORDER BY 基本上是在最后执行的，所以可以基于任何东西进行 ORDER  BY)

  • LIMIT 是在什么时候执行?(在最后!)

但数据库引擎并不一定严格按照这个顺序执行 SQL 查询，因为为了更快地执行查询，它们会做出一些优化，这些问题会在以后的文章中解释。

所以：

  • 如果你想要知道一个查询语句是否合法，或者想要知道一个查询语句会返回什么，上面的那张图

  • 在涉及查询性能或者与索引有关的东西时，那张图就不适用了。

混合因素：列别名

有很多 SQL 实现允许你使用这样的语法：

SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*) FROM table GROUP BY full_name

从这个语句来看，好像 GROUP BY 是在 SELECT 之后执行的，因为它引用了 SELECT  中的一个别名。但实际上不一定要这样，数据库引擎可以把查询重写成这样：

SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*) FROM table GROUP BY CONCAT(first_name, ' ', last_name)

这样 GROUP BY 仍然先执行。

数据库引擎还会做一系列检查，确保 SELECT 和 GROUP BY 中的东西是有效的，所以会在生成执行计划之前对查询做一次整体检查。

数据库可能不按照这个顺序执行查询(优化)

在实际当中，数据库不一定会按照 JOIN、WHERE、GROUP BY  的顺序来执行查询，因为它们会进行一系列优化，把执行顺序打乱，从而让查询执行得更快，只要不改变查询结果。

这个查询说明了为什么需要以不同的顺序执行查询：

SELECT * FROM owners LEFT JOIN cats ON owners.id = cats.owner WHERE cats.name = 'mr darcy'

如果只需要找出名字叫“mr  darcy”的猫，那就没必要对两张表的所有数据执行左连接，在连接之前先进行过滤，这样查询会快得多，而且对于这个查询来说，先执行过滤并不会改变查询结果。

数据库引擎还会做出其他很多优化，按照不同的顺序执行查询，不过我并不是这方面的专家，所以这里就不多说了。

LINQ 的查询以 FROM 开头

LINQ(C#和 VB.NET 中的查询语法)是按照 FROM…WHERE…SELECT 的顺序来的。这里有一个 LINQ 查询例子：

var teenAgerStudent = from s in studentList                       where s.Age > 12 && s.Age < 20                       select s;

pandas 中的查询也基本上是这样的，不过你不一定要按照这个顺序。我通常会像下面这样写 pandas 代码：

df = thing1.join(thing2)      # JOIN df = df[df.created_at > 1000] # WHERE df = df.groupby('something', num_yes = ('yes', 'sum')) # GROUP BY df = df[df.num_yes > 2]       # HAVING, 对 GROUP BY 结果进行过滤 df = df[['num_yes', 'something1', 'something']] # SELECT, 选择要显示的列 df.sort_values('sometthing', ascending=True)[:30] # ORDER BY 和 LIMIT df[:30]

这样写并不是因为 pandas 规定了这些规则，而是按照 JOIN/WHERE/GROUP BY/HAVING  这样的顺序来写代码会更有意义些。不过我经常会先写 WHERE 来改进性能，而且我想大多数数据库引擎也会这么做。

“SQL查询的执行顺序是怎样的”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！


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