SQL 查询总是先执行SELECT语句吗?你们都错了!

来源:infoq.cn/article/Oke8hgilga3PTZ3gWvbg很多 SQL 查询都是以 SELECT 开始的。不过,最近我跟别人解释什么是窗口函数,我在网上搜索”是否可以对窗口函数返回的结果进行过滤“这个问题,得出的结论是”窗口函数必须在 WHERE 和 GROUP BY 之后,所以不能”。于是我又想到了另一个问题:SQL 查询的执行顺序是怎样的?好像这个问题应该很好回答,毕竟自己已经写了上万个 SQL 查询了,有一些还很复杂。但事实是,我仍然很难确切地说出它的顺序是怎样的。SQL 查询的执行顺序于是我研究了一下,发现顺序大概是这样的。SELECT 并不是最先执行的,而是在第五个。这张图回答了以下这些问题这张图与 SQL 查询的语义有关,让你知道一个查询会返回什么,并回答了以下这些问题:可以在 GRROUP BY 之后使用 WHERE 吗?(不行,WHERE 是在 GROUP BY 之前!)可以对窗口函数返回的结果进行过滤吗?(不行,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 里的东西进行 ORDER BY 吗?(可以,ORDER BY 基本上是在最后执行的,所以可以基于任何东西进行 ORDER BY)LIMIT 是在什么时候执行?(在最后!)但数据库引擎并不一定严格按照这个顺序执行 SQL 查询,因为为了更快地执行查询,它们会做出一些优化,这些问题会在以后的文章中解释。所以:如果你想要知道一个查询语句是否合法,或者想要知道一个查询语句会返回什么,可以参考这张图;在涉及查询性能或者与索引有关的东西时,这张图就不适用了。混合因素:列别名有很多 SQL 实现允许你使用这样的语法:SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)FROM tableGROUP BY full_name从这个语句来看,好像 GROUP BY 是在 SELECT 之后执行的,因为它引用了 SELECT 中的一个别名。但实际上不一定要这样,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 tableGROUP BY CONCAT(first_name, ' ', last_name)这样 GROUP BY 仍然先执行。数据库引擎还会做一系列检查,确保 SELECT 和 GROUP BY 中的东西是有效的,所以会在生成执行计划之前对查询做一次整体检查。数据库可能不按照这个顺序执行查询(优化)在实际当中,数据库不一定会按照 JOIN、WHERE、GROUP BY 的顺序来执行查询,因为它们会进行一系列优化,把执行顺序打乱,从而让查询执行得更快,只要不改变查询结果。这个查询说明了为什么需要以不同的顺序执行查询:SELECT * FROMowners LEFT JOIN cats ON owners.id = cats.ownerWHERE cats.name = 'mr darcy'如果只需要找出名字叫“mr darcy”的猫,那就没必要对两张表的所有数据执行左连接,在连接之前先进行过滤,这样查询会快得多,而且对于这个查询来说,先执行过滤并不会改变查询结果。数据库引擎还会做出其他很多优化,按照不同的顺序执行查询,不过我并不是这方面的专家,所以这里就不多说了。LINQ 的查询以 FROM 开头LINQ(C#和 VB.NET 中的查询语法)是按照 FROM…WHERE…SELECT 的顺序来的。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 中的查询也基本上是这样的,不过你不一定要按照这个顺序。我通常会像下面这样写 pandas 代码:df = thing1.join(thing2)      # JOINdf = df[df.created_at > 1000] # WHEREdf = df.groupby('something', num_yes = ('yes', 'sum')) # GROUP BYdf = df[df.num_yes > 2]       # HAVING, 对 GROUP BY 结果进行过滤df = df[['num_yes', 'something1', 'something']] # SELECT, 选择要显示的列df.sort_values('sometthing', ascending=True)[:30] # ORDER BY 和 LIMITdf[:30]这样写并不是因为 pandas 规定了这些规则,而是按照JOIN/WHERE/GROUP BY/HAVING 这样的顺序来写代码会更有意义些。不过我经常会先写 WHERE 来改进性能,而且我想大多数数据库引擎也会这么做。

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