SQL Lesson 12: 查询执行顺序

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介绍完了所有查询相关的语法,我们来把之前的所有语法集中到一个句子中.

这才是完整的SELECT查询
SELECT DISTINCT column, AGG_FUNC(column_or_expression), … FROM mytable JOIN another_table ON mytable.column = another_table.column WHERE constraint_expression GROUP BY column HAVING constraint_expression ORDER BY column ASC/DESC LIMIT count OFFSET COUNT;

一个查询SQL的执行总是先从数据里按条件选出数据,然后对这些数据再次做一些整理处理,按要求返回成结果,让结果尽可能是简单直接的。因为一个 查询SQL由很多部分组成,所以搞清楚这些部分的执行顺序还挺重要的,这有助于我们更深刻的理解SQL执行过程.

查询执行顺序

1. FROMJOINs

FROMJOIN会第一个执行,确定一个整体的数据范围. 如果要JOIN不同表,可能会生成一个临时Table来用于 下面的过程。总之第一步可以简单理解为确定一个数据源表(含临时表)

2. WHERE

我们确定了数据来源 WHERE 语句就将在这个数据源中按要求进行数据筛选,并丢弃不符合要求的数据行,所有的筛选col属性 只能来自FROM圈定的表. AS别名还不能在这个阶段使用,因为可能别名是一个还没执行的表达式

3. GROUP BY

如果你用了 GROUP BY 分组,那GROUP BY 将对之前的数据进行分组,统计等,并将是结果集缩小为分组数.这意味着 其他的数据在分组后丢弃.

4. HAVING

如果你用了 GROUP BY 分组, HAVING 会在分组完成后对结果集再次筛选。AS别名也不能在这个阶段使用.

5. SELECT

确定结果之后,SELECT用来对结果col简单筛选或计算,决定输出什么数据.

6. DISTINCT

如果数据行有重复DISTINCT 将负责排重.

7. ORDER BY

在结果集确定的情况下,ORDER BY 对结果做排序。因为SELECT中的表达式已经执行完了。此时可以用AS别名.

8. LIMIT / OFFSET

最后 LIMITOFFSET 从排序的结果中截取部分数据.

结论

不是每一个SQL语句都要用到所有的句法,但灵活运用以上的句法组合和深刻理解SQL执行原理将能在SQL层面更好的解决数据问题,而不用把问题 都抛给程序逻辑.

练习

这是 SELECT 查询的最后一节课, 我们将出一些比较有挑战的任务. 看你能不能综合运用之前学到的知识了!

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Table: movies (Read-only)
idtitledirectoryearlength_minutes
1Toy StoryJohn Lasseter199581
2A Bug's LifeJohn Lasseter199895
3Toy Story 2John Lasseter199993
4Monsters, Inc.Pete Docter200192
5Finding NemoAndrew Stanton2003107
6The IncrediblesBrad Bird2004116
7CarsJohn Lasseter2006117
8RatatouilleBrad Bird2007115
9WALL-EAndrew Stanton2008104
10UpPete Docter2009101
11Toy Story 3Lee Unkrich2010103
12Cars 2John Lasseter2011120
13BraveBrenda Chapman2012102
14Monsters UniversityDan Scanlon2013110
Table: boxoffice (Read-only)
movie_idratingdomestic_salesinternational_sales
58.2380843261555900000
147.4268492764475066843
88206445654417277164
126.4191452396368400000
37.9245852179239163000
68261441092370001000
98.5223808164297503696
118.4415004880648167031
18.3191796233170162503
77.2244082982217900167
108.3293004164438338580
48.1289916256272900000
27.2162798565200600000
137.2237283207301700000
Table(表): movies
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