mysql的关键词执行顺序

mysql的关键词执行顺序,第1张

①From:对from左边的表和右边的表计算笛卡尔积,产生虚拟表c1()

②On:对c1中的数据进行on过滤,只有符合过滤条件的数据记录才会记录在虚拟表c2中

③Join:若指定了连接条件(left、right),主表中的未匹配的行就会作为外部行添加到c2中,生成虚拟表c3

④Where:对虚拟表c3中的数据进行条件过滤,符合过滤条件的记录插入到虚拟表c4中

⑤Group by:根据group by子句中的列,对c4中的记录进行分组 *** 作,生成c5

⑥Having:对虚拟表c5中的记录进行having过滤,符合筛选条件的记录插入虚拟表c6中

⑦Select:执行select *** 作,选择指定的列,插入到虚拟表c7中

⑧Distinct:对c7中的数据去重,生成虚拟表c8

⑨Order by:对虚拟表c8中的数据按照指定的排序规则进行排序,生成虚拟表c9

⑩Limit:取出指定的记录,产生虚拟表c10,将结果返回

上面是我看他们博客都这样写的!但是我觉得不适合我理解。可能是我太菜,我就以我写的sql理解下执行过程。

1、首先是找到from字段和join字段后面的所有表,形成笛卡尔积。student、English、class形成笛卡尔积。

2、然后是哪种(inner、join、right)join并且根据on字段对笛卡尔积做改变(这个改变因on改变行的条数,因为join类型去重某些行和置空某些列)。

3、是根据where字段去再次筛选上步得到的笛卡尔积。

4、然后group by去分组。

5、之后select 列结构(列结构就此不变)

6、因为distinct只能对单个列字段去重,所以肯定的在select后再去执行(行结构就此不变)。

7、order by是排序,能排序就说明整个表的行的条数不会发生改变了。

8、limit字段是最后从上面结果选一部分出去。

执行顺序只是相对的,在mysql优化器语法分析器分析优化的时候会给我们优化,在保证语义不变的情况下,进行语义等价转换。所以上面的顺序只是一般情况下可以这样分析。

前几天参加了一个公司的面试,到了后面面试官出了一个SQL相关的题目:

数据的形式类似于以下这样(表名为views):

当时为了稳妥起见,我的第一反应是使用窗口函数,

然后面试官问:“还有没有什么简便的方法么?”

很明显他的意思是要用传统的groupby来完成这个查询,确实我之前的查询又是用窗口函数又是加了distinct确实是复杂一些。

于是我用group by再写了一遍。

看完我的查询之后,面试官又问了一句:“可以不需要使用嵌套查询吗?”

当时我的回答是”应该不行,如果不使用嵌套而直接在group by后面加having的话sql会报错,就和where如果使用别名查询就会报错一样“

后面面试完想了一下,发现自己当时回答得不好,不是正确的但也不完全错,不是正确的原因是按照sql的规则having后面是可以拿聚合函数做判断的,但是不完全错的原因是如果having用的是像我之前设置的别名来判断的话,确实是会出错的。(虽然mysql在5.6之后基于sql的规则对group by进行拓展,支持这种写法。但在其它sql上面用别名having还是不行的)

我们可以从SQL运行时各部分的执行顺序来进行分析,当我们选择执行一个SQL语句的时候,它会按照以下的顺序来进行 *** 作,

这个执行顺序的设计是很巧妙的,我说一下我自己对于上述顺序的理解,

1. FROM

顾名思义,当执行查询语句的时候,首先需要知道的是它需要哪些表,正如我们去一个地方需要知道它的具体位置一样。如果需要多个表的话在这一部分也需要按照一定的顺序进行表的join *** 作。

2. WHERE

当确定我们需要读取哪一张表(或者多张表)的数据之后,我们就需要进行where的filter *** 作,根据filter尽量减少读取的数据数量。

那么问题来了,为什么where的优先级要比group by,having, select之类的要高呢?

第一个原因是可以减少不必要的查询量,加快执行语句的速度,类似于Apache Spark在对查询语句进行逻辑优化时需要用到的谓词下推类似的道理。举个栗子,比如我们可能需要userid从100到300的用户对于某一个页面的浏览次数,那么如果先执行group by再执行where的话,userid小于100的用户的数据也会被汇总进去,但实际上这些部分的数据是完全不需要的,计算它们完全是浪费系统资源(而且group by *** 作本身就是很耗资源的 *** 作)

3. GROUP BY

在完成where *** 作的过滤之后,如果语句中有group by的话则会对过滤后的数据进行聚合 *** 作,聚合 *** 作是多对一的转换,因此在聚合 *** 作过后,除了用于group by的字段之外,其它字段的原始数据将会丢失,只能得到它们相应的聚合结果(比如sum(), avg()这样)

在完成聚合 *** 作之后,参与group by的字段以及其它字段对应的聚合值已经处于已知状态,后续的 *** 作可以直接使用它们。

4. HAVING

HAVING *** 作主要做的是对group by之后的分组结果进行过滤,可以根据参与group by的字段进行过滤,也可以根据其它字段的聚合值进行过滤。(因为聚合值在这里已经算是已知数据)因此这里是可以拿聚合函数做判断的,比如最开始的那个查询的例子,可以直接写成以下的形式,

HAVING并不是一定要和group by成对出现的,它也可以单独存在,在没有group by的时候,此时默认只有一个组,但是需要注意的是这时having里面参与过滤的字段需要在select里面存在,不然having会不知道这是分组里面的内容而导致报错。

5. SELECT

选取结果集中相对应的字段,在select中为字段设置的别名在此阶段及之后的 *** 作中生效。

6. DISTINCT

去重 *** 作,放在select之后有个原因是去重 *** 作是要根据select里面所选字段来进行的。

7. ORDER BY

对得到的结果按照特定字段顺序进行排列,这里可以使用别名

8. LIMIT

设置显示结果集中的几条数据

通过分析MySQL中各部分的执行顺序,我们就不难理解为什么where不能有别名,而having可以用聚合函数来判断的原因,而且借此机会重新温习一遍SQL各部分对应的功能,加深理解,可以说是一举两得。

ORDER BY 默认按升序排列,因此 ASC (升序)子句是可选的。

另外,还可以按降序排列,为此可以使用 DESC(降序)。

ORDER BY 子句中还可以用数字来表示对应的列 3 对应于 SELECT 中指定的第 3 列,即工资。

按从左到右的顺序依次根据 ORDER BY 子句中指定的列进行排序。

指定用于排序的列时,如果使用的是 SELECT 子句中列的数字位置,那么指定的数字不能超过 SELECT 子句中指定的列数。( 不能超出索引 )

通常,可以按 SELECT 子句中未指定的列进行排序,但必须指定列名。然而,如果在查询中使用了GROUP BY 或 DISTINCT 子句,就不能按SELECT 子句中未指定的列进行排序。

要求:显示部门编号为 10 的员工的姓名、职位和薪水,并根据薪水按从低到高的顺序排列想获得上面这样的数据结果

如果想对表中多个字段进行不同的排列如工资表按照升序排列,年龄按照降序排列

可以再ORDER之后用逗号隔开不同排列的字段


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