SQL查詢的執(zhí)行順序是怎樣的

本篇內(nèi)容介紹了“SQL查詢的執(zhí)行順序是怎樣的”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

SQL 查詢的執(zhí)行順序

于是我研究了一下，發(fā)現(xiàn)順序大概是這樣的。SELECT 并不是最先執(zhí)行的，而是在第五個。

這張圖回答了以下這些問題

這張圖與 SQL 查詢的語義有關(guān)，讓你知道一個查詢會返回什么，并回答了以下這些問題：

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

• 可以對窗口函數(shù)返回的結(jié)果進(jìn)行過濾嗎?(不行，窗口函數(shù)是 SELECT 語句里，而 SELECT 是在 WHERE 和 GROUP BY 之后)

• 可以基于 GROUP BY 里的東西進(jìn)行 ORDER BY 嗎?(可以，ORDER BY 基本上是在最后執(zhí)行的，所以可以基于任何東西進(jìn)行 ORDER  BY)

• LIMIT 是在什么時候執(zhí)行?(在最后!)

但數(shù)據(jù)庫引擎并不一定嚴(yán)格按照這個順序執(zhí)行 SQL 查詢，因為為了更快地執(zhí)行查詢，它們會做出一些優(yōu)化，這些問題會在以后的文章中解釋。

所以：

• 如果你想要知道一個查詢語句是否合法，或者想要知道一個查詢語句會返回什么，上面的那張圖

• 在涉及查詢性能或者與索引有關(guān)的東西時，那張圖就不適用了。

混合因素：列別名

有很多 SQL 實現(xiàn)允許你使用這樣的語法：

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

從這個語句來看，好像 GROUP BY 是在 SELECT 之后執(zhí)行的，因為它引用了 SELECT  中的一個別名。但實際上不一定要這樣，數(shù)據(jù)庫引擎可以把查詢重寫成這樣：

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

這樣 GROUP BY 仍然先執(zhí)行。

數(shù)據(jù)庫引擎還會做一系列檢查，確保 SELECT 和 GROUP BY 中的東西是有效的，所以會在生成執(zhí)行計劃之前對查詢做一次整體檢查。

數(shù)據(jù)庫可能不按照這個順序執(zhí)行查詢(優(yōu)化)

在實際當(dāng)中，數(shù)據(jù)庫不一定會按照 JOIN、WHERE、GROUP BY  的順序來執(zhí)行查詢，因為它們會進(jìn)行一系列優(yōu)化，把執(zhí)行順序打亂，從而讓查詢執(zhí)行得更快，只要不改變查詢結(jié)果。

這個查詢說明了為什么需要以不同的順序執(zhí)行查詢：

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”的貓，那就沒必要對兩張表的所有數(shù)據(jù)執(zhí)行左連接，在連接之前先進(jìn)行過濾，這樣查詢會快得多，而且對于這個查詢來說，先執(zhí)行過濾并不會改變查詢結(jié)果。

數(shù)據(jù)庫引擎還會做出其他很多優(yōu)化，按照不同的順序執(zhí)行查詢，不過我并不是這方面的專家，所以這里就不多說了。

LINQ 的查詢以 FROM 開頭

LINQ(C#和 VB.NET 中的查詢語法)是按照 FROM…WHERE…SELECT 的順序來的。這里有一個 LINQ 查詢例子：

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

pandas 中的查詢也基本上是這樣的，不過你不一定要按照這個順序。我通常會像下面這樣寫 pandas 代碼：

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, 對 GROUP BY 結(jié)果進(jìn)行過濾 df = df[['num_yes', 'something1', 'something']] # SELECT, 選擇要顯示的列 df.sort_values('sometthing', ascending=True)[:30] # ORDER BY 和 LIMIT df[:30]

這樣寫并不是因為 pandas 規(guī)定了這些規(guī)則，而是按照 JOIN/WHERE/GROUP BY/HAVING  這樣的順序來寫代碼會更有意義些。不過我經(jīng)常會先寫 WHERE 來改進(jìn)性能，而且我想大多數(shù)數(shù)據(jù)庫引擎也會這么做。

“SQL查詢的執(zhí)行順序是怎樣的”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！