@mysql逻辑查询语句执行顺序（select....）

文章目录

• • SQL逻辑查询语句执行顺序
  • • 一、SELECT语句关键字的定义顺序
    • • 1、基本格式
    • 二、SELECT语句关键字的执行顺序
    • • 1、执行顺序
      • 2、基本流程
    • 三、准备表和数据
    • • 1、 新建一个测试数据库TestDB
      • 2、创建测试表table1和table2；
      • 3.插入测试数据
      • 4、检查table1和table2状态
    • 四、准备SQL逻辑查询测试语句
    • 五、SQL执行顺序分析
    • • 1、sql执行叙述
      • 2、执行from语句（查找）
      • 3、执行on（过滤条件）
      • 4、添加外部行（left outer join、right outer join、full outer join）[连接方式]
      • 5、 执行where（指定约束过滤）
      • 6 、执行group by（分组）
      • 7、 执行having（过滤）
      • 8、select列表 (执行)
      • 9、 执行distinct子句（去重）
      • 10、 执行order by子句（排序）
      • 11、执行limit子句（限制显示条数）

SQL逻辑查询语句执行顺序

一、SELECT语句关键字的定义顺序

1、基本格式

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>

二、SELECT语句关键字的执行顺序

【select执行语句URL】

1、执行顺序

首先执行命令:select —>找到表:from —>拿着指定的约束条件，去文件/表中取出一条条记录：where —>将取出的一条条记录进行分组，如果没有group by，则整体作为一组：group by —>将分组的结果进行过滤：having —>然后进行去重：distinct —>将结果按条件进行排序：order by —> 最后输出限制结果的显示条数:limit

2、基本流程

(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>

三、准备表和数据

1、 新建一个测试数据库TestDB

create database TestDB;

2、创建测试表table1和table2；

CREATE TABLE table1    #创建表一
 (
     customer_id VARCHAR(10) NOT NULL,
     city VARCHAR(10) NOT NULL,
     PRIMARY KEY(customer_id)
 )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;

 
 
 CREATE TABLE table2   #创建表二
 ( 
     order_id INT NOT NULL auto_increment,
     customer_id VARCHAR(10),
     PRIMARY KEY(order_id)
 )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;

3.插入测试数据

#表一插入数据
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');


#表二插入数据
 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);

4、检查table1和table2状态

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



#table2的表状态
 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)

四、准备SQL逻辑查询测试语句

#查询来自杭州，并且订单数少于2的客户。
 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;

五、SQL执行顺序分析

1、sql执行叙述

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

2、执行from语句（查找）

#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
  
   #关于什么是笛卡尔积，请自行Google补脑
   
  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

3、执行on（过滤条件）

#第二步，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          |
+-------------+----------+----------+-------------+

  #VT2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。

4、添加外部行（left outer join、right outer join、full outer join）[连接方式]

#第三步，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和FULL 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：




1》#left outer join（左外连接）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        |
+-------------+----------+----------+-------------+





2》#right outer join（右外连接）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        |
+-------------+----------+----------+-------------+





3》#full outer join（全外连接）把左右表都作为保留表，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        |
| 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---》   

5、 执行where（指定约束过滤）

  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：
  1>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；
  2>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

6 、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(默认只显示组内第一条)：
+-------------+----------+----------+-------------+
| 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

7、 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

8、select列表 (执行)

  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 |
+-------------+--------------+

###!!还没有完，这只是虚拟表VT7

9、 执行distinct子句（去重）

  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

10、 执行order by子句（排序）

   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

11、执行limit子句（限制显示条数）

   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

#实列：
select * from employee limit 0,5;

  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（现在的大数据处理，大都使用缓存）