@mysql逻辑查询语句执行顺序(select....)

1|0SQL逻辑查询语句执行顺序

1|1一、SELECT语句关键字的定义顺序

1|01、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>

1|2二、SELECT语句关键字的执行顺序

select执行语句URL

1|01、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

1|02、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>

1|3三、准备表和数据

1|01、 新建一个测试数据库TestDB

create database TestDB;

1|02、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;

1|03.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);

1|04、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)

1|4四、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;

1|5五、SQL执行顺序分析

1|01、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

1|02、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

1|03、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。

1|04、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---》

1|05、 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

1|06 、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

1|07、 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

1|08、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

1|09、 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

1|010、 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

1|011、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)

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本文作者ଲ小何才露煎煎饺
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