SQL 查询总是先执行SELECT语句吗?
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譯者:無明
鏈接:22j.co/b8Un
很多 SQL 查詢都是以 SELECT 開始的。不過,最近我跟別人解釋什么是窗口函數,我在網上搜索“是否可以對窗口函數返回的結果進行過濾”這個問題,得出的結論是“窗口函數必須在 WHERE 和 GROUP BY 之后,所以不能”。
于是我又想到了另一個問題:SQL 查詢的執行順序是怎樣的?
好像這個問題應該很好回答,畢竟自己已經寫了上萬個 SQL 查詢了,有一些還很復雜。但事實是,我仍然很難確切地說出它的順序是怎樣的。
SQL 查詢的執行順序
于是我研究了一下,發現順序大概是這樣的。SELECT 并不是最先執行的,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,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!)
可以對窗口函數返回的結果進行過濾嗎?(不行,窗口函數是 SELECT 語句里,而 SELECT 是在 WHERE 和 GROUP BY 之后)
可以基于 GROUP BY 里的東西進行 ORDER BY 嗎?(可以,ORDER BY 基本上是在最后執行的,所以可以基于任何東西進行 ORDER BY)
LIMIT 是在什么時候執行?(在最后!)
但數據庫引擎并不一定嚴格按照這個順序執行 SQL 查詢,因為為了更快地執行查詢,它們會做出一些優化,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,可以參考這張圖;
在涉及查詢性能或者與索引有關的東西時,這張圖就不適用了。
混合因素:列別名
有很多 SQL 實現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,數據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 仍然先執行。
數據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,所以會在生成執行計劃之前對查詢做一次整體檢查。
數據庫可能不按照這個順序執行查詢(優化)
在實際當中,數據庫不一定會按照 JOIN、WHERE、GROUP BY 的順序來執行查詢,因為它們會進行一系列優化,把執行順序打亂,從而讓查詢執行得更快,只要不改變查詢結果。
這個查詢說明了為什么需要以不同的順序執行查詢:
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據執行左連接,在連接之前先進行過濾,這樣查詢會快得多,而且對于這個查詢來說,先執行過濾并不會改變查詢結果。
數據庫引擎還會做出其他很多優化,按照不同的順序執行查詢,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?studentListwhere?s.Age?>?12?&&?s.Age?<?20select?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?結果進行過濾 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 規定了這些規則,而是按照 JOIN/WHERE/GROUP BY/HAVING 這樣的順序來寫代碼會更有意義些。不過我經常會先寫 WHERE 來改進性能,而且我想大多數數據庫引擎也會這么做。
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