SQL逻辑查询语句执行顺序 需要重新整理
一.SQL语句定义顺序
12345678910SELECT 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>
二.准备测试
1. 新建一个测试数据库TestDB;
1CREATE DATABASE TestDB DEFAULT charset utf8;
2.创建测试表table1和table2;
创建表
3.插入测试数据
测试数据
4.效果
效果图
5.准备SQL逻辑查询测试语句
123456789SELECT
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;
SQL语句解释: 获得来自杭州,并且订单数少于2的客户
三.SQL逻辑查询语句执行顺序
还记得上面给出的那一长串的SQL逻辑查询规则么?那么,到底哪个先执行,哪个后执行呢?现在,我先给出一个查询语句的执行顺序:
(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>上面在每条语句的前面都标明了执行顺序号,不要问我怎么知道这个顺序的。我也是读各种“武林秘籍”才得知的. 如果你有功夫,去阅读一下MySQL的源码,也会得出这个结果的
四.SQL执行先后顺序分析
重点:
在这些SQL语句的执行过程中,都会产生一个虚拟表,用来保存SQL语句的执行结果(这是重点),我们现在就来跟踪这个虚拟表的变化,得到最终的查询结果的过程,来分析整个SQL逻辑查询的执行顺序和过程。
1.执行FROM语句
第一步,执行
FROM
语句。我们首先需要知道最开始从哪个表开始的,这就是FROM
告诉我们的。现在有了<left_table>
和<right_table>
两个表,我们到底从哪个表开始,还是从两个表进行某种联系以后再开始呢?它们之间如何产生联系呢?——笛卡尔积经过FROM语句对两个表执行笛卡尔积,会得到一个虚拟表,暂且叫VT1(vitual table 1),内容如下:
+-------------+----------+----------+-------------+ | 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 | +-------------+----------+----------+-------------+总共有28(table1的记录条数 * table2的记录条数)条记录。这就是VT1的结果,接下来的操作就在VT1的基础上进行。
2.执行ON过滤
执行完笛卡尔积以后,接着就进行
ON a.customer_id = b.customer_id
条件过滤,根据ON
中指定的条件,去掉那些不符合条件的数据,得到VT2表,内容如下:+-------------+----------+----------+-------------+ | 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 | +-------------+----------+----------+-------------+T2就是经过
ON
条件筛选以后得到的有用数据,而接下来的操作将在VT2的基础上继续进行。
3.添加外部行
这一步只有在连接类型为
OUTER JOIN
时才发生,如LEFT OUTER JOIN
、RIGHT OUTER JOIN
。在大多数的时候,我们都是会省略掉OUTER
关键字的,但OUTER
表示的就是外部行的概念。
LEFT OUTER JOIN
把左表记为保留表,得到的结果为:+-------------+----------+----------+-------------+ | 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
把右表记为保留表,得到的结果为:+-------------+----------+----------+-------------+ | 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 | +-------------+----------+----------+-------------+添加外部行的工作就是在VT2表的基础上添加保留表中被过滤条件过滤掉的数据,非保留表中的数据被赋予NULL值,最后生成虚拟表VT3。
由于我在准备的测试SQL查询逻辑语句中使用的是
LEFT JOIN
,过滤掉了以下这条数据:| baidu | hangzhou | NULL | NULL |现在就把这条数据添加到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 | +-------------+----------+----------+-------------+接下来的操作都会在该VT3表上进行。
4.执行WHERE过滤
对添加外部行得到的VT3进行WHERE过滤,只有符合<where_condition>的记录才会输出到虚拟表VT4中。当我们执行
WHERE a.city = 'hangzhou'
的时候,就会得到以下内容,并存在虚拟表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子句时,需要注意以下两点:
- 由于数据还没有分组,因此现在还不能在WHERE过滤器中使用
where_condition=MIN(col)
这类对分组统计的过滤;- 由于还没有进行列的选取操作,因此在SELECT中使用列的别名也是不被允许的,如:
SELECT city as c FROM t WHERE c='shanghai';
是不允许出现的。5.执行GROUP BY分组
GROU BY
子句主要是对使用WHERE
子句得到的虚拟表进行分组操作。我们执行测试语句中的GROUP BY a.customer_id
,就会得到以下内容:+-------------+----------+----------+-------------+ | customer_id | city | order_id | customer_id | +-------------+----------+----------+-------------+ | 163 | hangzhou | 1 | 163 | | baidu | hangzhou | NULL | NULL | | tx | hangzhou | 6 | tx | +-------------+----------+----------+-------------+得到的内容会存入虚拟表VT5中,此时,我们就得到了一个VT5虚拟表,接下来的操作都会在该表上完成。
6.执行HAVING过滤
HAVING
子句主要和GROUP BY
子句配合使用,对分组得到的VT5虚拟表进行条件过滤。当我执行测试语句中的HAVING count(b.order_id) < 2
时,将得到以下内容:+-------------+----------+----------+-------------+ | customer_id | city | order_id | customer_id | +-------------+----------+----------+-------------+ | baidu | hangzhou | NULL | NULL | | tx | hangzhou | 6 | tx | +-------------+----------+----------+-------------+这就是虚拟表VT6。
7.SELECT列表
现在才会执行到
SELECT
子句,不要以为SELECT
子句被写在第一行,就是第一个被执行的。我们执行测试语句中的
SELECT a.customer_id, COUNT(b.order_id) as total_orders
,从虚拟表VT6中选择出我们需要的内容。我们将得到以下内容:+-------------+--------------+ | customer_id | total_orders | +-------------+--------------+ | baidu | 0 | | tx | 1 | +-------------+--------------+不,还没有完,这只是虚拟表VT7。
8.执行DISTINCT子句
如果在查询中指定了
DISTINCT
子句,则会创建一张内存临时表(如果内存放不下,就需要存放在硬盘了)。这张临时表的表结构和上一步产生的虚拟表VT7是一样的,不同的是对进行DISTINCT操作的列增加了一个唯一索引,以此来除重复数据。由于我的测试SQL语句中并没有使用DISTINCT,所以,在该查询中,这一步不会生成一个虚拟表。
9.执行ORDER BY子句
对虚拟表中的内容按照指定的列进行排序,然后返回一个新的虚拟表,我们执行测试SQL语句中的
ORDER BY total_orders DESC
,就会得到以下内容:+-------------+--------------+ | customer_id | total_orders | +-------------+--------------+ | tx | 1 | | baidu | 0 | +-------------+--------------+可以看到这是对total_orders列进行降序排列的。上述结果会存储在VT8中。
10.执行LIMIT子句
LIMIT
子句从上一步得到的VT8虚拟表中选出从指定位置开始的指定行数据。对于没有应用ORDER BY的LIMIT子句,得到的结果同样是无序的,所以,很多时候,我们都会看到LIMIT子句会和ORDER BY子句一起使用。MySQL数据库的LIMIT支持如下形式的选择:
LIMIT n, m表示从第n条记录开始选择m条记录。而很多开发人员喜欢使用该语句来解决分页问题。对于小数据,使用LIMIT子句没有任何问题,当数据量非常大的时候,使用
LIMIT n, m
是非常低效的。因为LIMIT的机制是每次都是从头开始扫描,如果需要从第60万行开始,读取3条数据,就需要先扫描定位到60万行,然后再进行读取,而扫描的过程是一个非常低效的过程。所以,对于大数据处理时,是非常有必要在应用层建立一定的缓存机制(貌似现在的大数据处理,都有缓存哦).