mysql第四篇--SQL邏輯查詢語句執行順序

一.SQL語句定義順序

SELECT DISTINCT <select_list>
FROM <left_table>
<join_type> JOIN <right_table>
ON <join_condition>
WHERE <where_condition>
GROUP BY <group_by_list>
HAVING <having_condition>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_number>

二.準備測試

1. 新建一個測試數據庫TestDB;html

CREATE DATABASE TestDB DEFAULT charset utf8;

2.建立測試表table1和table2;　　python

CREATE TABLE table1( customer_id VARCHAR(10) NOT NULL, city VARCHAR(10) NOT NULL, PRIMARY KEY(customer_id) )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8; CREATE TABLE table2( order_id INT NOT NULL auto_increment, customer_id VARCHAR(10), PRIMARY KEY(order_id) )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8;

建立表

3.插入測試數據mysql

INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('163','hangzhou'); INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('9you','shanghai'); INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('tx','hangzhou'); INSERT INTO table1(customer_id,city) VALUES('baidu','hangzhou'); INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('163'); INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('163'); INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('9you'); INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('9you'); INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('9you'); INSERT INTO table2(customer_id) VALUES('tx'); INSERT INTO table2(customer_id) VALUES(NULL);

測試數據

4.效果sql

mysql> select * from table1; +-------------+----------+
 | customer_id | city     |
 +-------------+----------+
 | 163         | hangzhou |
 | 9you        | shanghai |
 | baidu       | hangzhou |
 | tx          | hangzhou |
 +-------------+----------+
 4 rows in set (0.00 sec) mysql> select * from table2; +----------+-------------+
 | order_id | customer_id |
 +----------+-------------+
 |        1 | 163         |
 |        2 | 163         |
 |        3 | 9you        |
 |        4 | 9you        |
 |        5 | 9you        |
 |        6 | tx          |
 |        7 | NULL        |
 +----------+-------------+
 7 rows in set (0.00 sec)

效果圖

5.準備SQL邏輯查詢測試語句數據庫

SELECT
    a.customer_id,
    COUNT(b.order_id) as total_orders
FROM table1 AS a  LEFT JOIN table2 AS b
ON a.customer_id = b.customer_id
WHERE a.city = 'hangzhou'
GROUP BY a.customer_id
HAVING count(b.order_id) < 2
ORDER BY total_orders DESC;  ##SQL語句解釋: 得到來自杭州，而且訂單數少於2的客戶

三.SQL邏輯查詢語句執行順序

還記得上面給出的那一長串的SQL邏輯查詢規則麼？那麼，到底哪一個先執行，哪一個後執行呢？如今，我先給出一個查詢語句的執行順序：緩存

(7)     SELECT 
(8)     DISTINCT <select_list>
(1)     FROM <left_table>
(3)     <join_type> JOIN <right_table>
(2)     ON <join_condition>
(4)     WHERE <where_condition>
(5)     GROUP BY <group_by_list>
(6)     HAVING <having_condition>
(9)     ORDER BY <order_by_condition>
(10)    LIMIT <limit_number>

上面在每條語句的前面都標明瞭執行順序號，不要問我怎麼知道這個順序的。我也是讀各類「武林祕籍」才得知的. 若是你有功夫，去閱讀一下MySQL的源碼，也會得出這個結果的ide

四.SQL執行前後順序分析

重點:測試

　　在這些SQL語句的執行過程當中，都會產生一個虛擬表，用來保存SQL語句的執行結果（這是重點），咱們如今就來跟蹤這個虛擬表的變化，獲得最終的查詢結果的過程，來分析整個SQL邏輯查詢的執行順序和過程。大數據

1.執行FROM語句spa

第一步，執行FROM語句。咱們首先須要知道最開始從哪一個表開始的，這就是FROM告訴咱們的。如今有了<left_table>和<right_table>兩個表，咱們到底從哪一個表開始，仍是從兩個表進行某種聯繫之後再開始呢？它們之間如何產生聯繫呢？——笛卡爾積

通過FROM語句對兩個表執行笛卡爾積，會獲得一個虛擬表，暫且叫VT1（vitual table 1），內容以下：

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 9you        | shanghai |        1 | 163         |
| baidu       | hangzhou |        1 | 163         |
| tx          | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        2 | 163         |
| baidu       | hangzhou |        2 | 163         |
| tx          | hangzhou |        2 | 163         |
| 163         | hangzhou |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| baidu       | hangzhou |        3 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        3 | 9you        |
| 163         | hangzhou |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| baidu       | hangzhou |        4 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        4 | 9you        |
| 163         | hangzhou |        5 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| baidu       | hangzhou |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        5 | 9you        |
| 163         | hangzhou |        6 | tx          |
| 9you        | shanghai |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |        6 | tx          |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| 163         | hangzhou |        7 | NULL        |
| 9you        | shanghai |        7 | NULL        |
| baidu       | hangzhou |        7 | NULL        |
| tx          | hangzhou |        7 | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+

總共有28（table1的記錄條數 * table2的記錄條數）條記錄。這就是VT1的結果，接下來的操做就在VT1的基礎上進行。

2.執行ON過濾

執行完笛卡爾積之後，接着就進行ON a.customer_id = b.customer_id條件過濾，根據ON中指定的條件，去掉那些不符合條件的數據，獲得VT2表，內容以下：

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+

T2就是通過ON條件篩選之後獲得的有用數據，而接下來的操做將在VT2的基礎上繼續進行。

3.添加外部行

這一步只有在鏈接類型爲OUTER JOIN時才發生，如LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN。在大多數的時候，咱們都是會省略掉OUTER關鍵字的，但OUTER表示的就是外部行的概念。

LEFT OUTER JOIN把左表記爲保留表，獲得的結果爲：

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+

RIGHT OUTER JOIN把右表記爲保留表，獲得的結果爲：

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| NULL        | NULL     |        7 | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+

添加外部行的工做就是在VT2表的基礎上添加保留表中被過濾條件過濾掉的數據，非保留表中的數據被賦予NULL值，最後生成虛擬表VT3。

因爲我在準備的測試SQL查詢邏輯語句中使用的是LEFT JOIN，過濾掉了如下這條數據：

| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |

如今就把這條數據添加到VT2表中，獲得的VT3表以下：

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| 9you        | shanghai |        3 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        4 | 9you        |
| 9you        | shanghai |        5 | 9you        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+

接下來的操做都會在該VT3表上進行。

4.執行WHERE過濾

對添加外部行獲得的VT3進行WHERE過濾，只有符合<where_condition>的記錄纔會輸出到虛擬表VT4中。當咱們執行WHERE a.city = 'hangzhou'的時候，就會獲得如下內容，並存在虛擬表VT4中：

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| 163         | hangzhou |        2 | 163         |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
+-------------+----------+----------+-------------+

可是在使用WHERE子句時，須要注意如下兩點：

因爲數據尚未分組，所以如今還不能在WHERE過濾器中使用where_condition=MIN(col)這類對分組統計的過濾；
因爲尚未進行列的選取操做，所以在SELECT中使用列的別名也是不被容許的，如：SELECT city as c FROM t WHERE c='shanghai';是不容許出現的。

5.執行GROUP BY分組

GROU BY子句主要是對使用WHERE子句獲得的虛擬表進行分組操做。咱們執行測試語句中的GROUP BY a.customer_id，就會獲得如下內容：

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+

獲得的內容會存入虛擬表VT5中，此時，咱們就獲得了一個VT5虛擬表，接下來的操做都會在該表上完成。

6.執行HAVING過濾

HAVING子句主要和GROUP BY子句配合使用，對分組獲得的VT5虛擬表進行條件過濾。當我執行測試語句中的HAVING count(b.order_id) < 2時，將獲得如下內容：

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+

這就是虛擬表VT6。

7.SELECT列表

如今纔會執行到SELECT子句，不要覺得SELECT子句被寫在第一行，就是第一個被執行的。

咱們執行測試語句中的SELECT a.customer_id, COUNT(b.order_id) as total_orders，從虛擬表VT6中選擇出咱們須要的內容。咱們將獲得如下內容：

+-------------+--------------+
| customer_id | total_orders |
+-------------+--------------+
| baidu       |            0 |
| tx          |            1 |
+-------------+--------------+

不，尚未完，這只是虛擬表VT7。

8.執行DISTINCT子句

若是在查詢中指定了DISTINCT子句，則會建立一張內存臨時表（若是內存放不下，就須要存放在硬盤了）。這張臨時表的表結構和上一步產生的虛擬表VT7是同樣的，不一樣的是對進行DISTINCT操做的列增長了一個惟一索引，以此來除重複數據。

因爲個人測試SQL語句中並無使用DISTINCT，因此，在該查詢中，這一步不會生成一個虛擬表。

9.執行ORDER BY子句

對虛擬表中的內容按照指定的列進行排序，而後返回一個新的虛擬表，咱們執行測試SQL語句中的ORDER BY total_orders DESC，就會獲得如下內容：

+-------------+--------------+
| customer_id | total_orders |
+-------------+--------------+
| tx          |            1 |
| baidu       |            0 |
+-------------+--------------+

能夠看到這是對total_orders列進行降序排列的。上述結果會存儲在VT8中。

10.執行LIMIT子句

LIMIT子句從上一步獲得的VT8虛擬表中選出從指定位置開始的指定行數據。對於沒有應用ORDER BY的LIMIT子句，獲得的結果一樣是無序的，因此，不少時候，咱們都會看到LIMIT子句會和ORDER BY子句一塊兒使用。

MySQL數據庫的LIMIT支持以下形式的選擇：

LIMIT n, m

表示從第n條記錄開始選擇m條記錄。而不少開發人員喜歡使用該語句來解決分頁問題。對於小數據，使用LIMIT子句沒有任何問題，當數據量很是大的時候，使用LIMIT n, m是很是低效的。由於LIMIT的機制是每次都是從頭開始掃描，若是須要從第60萬行開始，讀取3條數據，就須要先掃描定位到60萬行，而後再進行讀取，而掃描的過程是一個很是低效的過程。因此，對於大數據處理時，是很是有必要在應用層創建必定的緩存機制（貌似如今的大數據處理，都有緩存哦）.