你确定 SQL 查询都是以 SELECT 开始的？

许多 SQL 查询都是以 SELECT 开始的。

不外，最近我跟别人表明什么是窗口函数，我在网上搜刮”是否可以对窗口函数返回的功效举办过滤“这个题目，得出的结论是”窗口函数必需在 WHERE 和 GROUP BY 之后，以是不能”。

于是我又想到了另一个题目：SQL 查询的执行次序是奈何的?

仿佛这个题目应该很好答复，事实本身已经写了上万个 SQL 查询了，有一些还很伟大。但究竟是，我如故很难确切地说出它的次序是奈何的。

SQL 查询的执行次序

于是我研究了一下，发明次序或许是这样的。SELECT 并不是先执行的，而是在第五个。

这张图答复了以下这些题目

这张图与 SQL 查询的语义有关，让你知道一个查询会返回什么，并答复了以下这些题目：

• 可以在 GRROUP BY 之后行使 WHERE 吗?(不可，WHERE 是在 GROUP BY 之后!)
• 可以对窗口函数返回的功效举办过滤吗?(不可，窗口函数是 SELECT 语句里，而 SELECT 是在 WHERE 和 GROUP BY 之后)
• 可以基于 GROUP BY 里的对象举办 ORDER BY 吗?(可以，ORDER BY 根基上是在最后执行的，以是可以基于任何对象举办 ORDER BY)
• LIMIT 是在什么时辰执行?(在最后!)

但数据库引擎并不必然严酷凭证这个次序执行 SQL 查询，由于为了更快地执行查询，它们会做出一些优化，这些题目会在往后的文章中表明。

以是：

• 假如你想要知道一个查询语句是否正当，可能想要知道一个查询语句会返回什么，可以参考这张图;
• 在涉及查询机能可能与索引有关的对象时，这张图就不合用了。

殽杂身分：列别名

有许多 SQL 实现应承你行使这样的语法：

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

从这个语句来看，仿佛 GROUP BY 是在 SELECT 之后执行的，由于它引用了 SELECT 中的一个体名。

但现实上不必然要这样，数据库引擎可以把查询重写成这样：

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

这样 GROUP BY 如故先执行。

数据库引擎还会做一系列搜查，确保 SELECT 和 GROUP BY 中的对象是有用的，以是会在天生执行打算之前对查询做一次整体搜查。

数据库也许不凭证这个次序执行查询(优化)

在现实傍边，数据库不必然会凭证 JOIN、WHERE、GROUP BY 的次序来执行查询，由于它们会举办一系列优化，把执行次序打乱，从而让查询执行得更快，只要不改变查询功效。

这个查询声名白为什么必要以差异的次序执行查询：

SELECT * FROM 
owners LEFT JOIN cats ON owners.id = cats.owner 
WHERE cats.name = 'mr darcy' 

假如只必要找着名字叫“mr darcy”的猫，那就没须要对两张表的全部数据执行左毗连，在毗连之前先举办过滤，这样查询会快得多，并且对付这个查询来说，先执行过滤并不会改变查询功效。

数据库引擎还会做出其他许多优化，凭证差异的次序执行查询，不外我并不是这方面的专家，以是这里就不多说了。保举：MySQL全面优化，速率飞起来。

LINQ 的查询以 FROM 开头

LINQ(C# 和 VB.NET 中的查询语法)是凭证 FROM…WHERE…SELECT 的次序来的。这里有一个 LINQ 查询例子：

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

pandas 中的查询也根基上是这样的，不外你不必然要凭证这个次序。我凡是会像下面这样写 pandas 代码：

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, 对 GROUP BY 功效举办过滤 
df = df[['num_yes', 'something1', 'something']] # SELECT, 选摘要表现的列 
df.sort_values('sometthing', ascending=True)[:30] # ORDER BY 和 LIMIT 
df[:30] 

这样写并不是由于 pandas 划定了这些法则，而是凭证JOIN/WHERE/GROUP BY/HAVING 这样的次序来写代码会更故意义些。不外我常常会先写 WHERE 来改造机能，并且我想大大都数据库引擎也会这么做。

R 说话里的 dplyr 也应承开拓职员行使差异的语法编写 SQL 查询语句，用来查询 Postgre、MySQL 和 SQLite。

（编辑：湖南网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!