SQL语句执行顺序及书写建议

Dear 丶 2022-04-12 14:16 220阅读 0赞

## 查询语句中select from where group by having order by的执行顺序 ##

### 1.查询中用到的关键词主要包含六个，并且他们的顺序依次为  ###

select--from--where--group by--having--order by

其中select和from是必须的，其他关键词是可选的，这六个关键词的执行顺序

与sql语句的书写顺序并不是一样的，而是按照下面的顺序来执行

from--where--group by--having--select--order by,

from:需要从哪个数据表检索数据

where:过滤表中数据的条件

group by:如何将上面过滤出的数据分组

having:对上面已经分组的数据进行过滤的条件

select:查看结果集中的哪个列，或列的计算结果

order by :按照什么样的顺序来查看返回的数据

### 2.from后面的表关联，是自右向左解析的  ###

### 而where条件的解析顺序是自下而上的。  ###

也就是说，在写SQL文的时候，尽量把数据量大的表放在最右边来进行关联，

而把能筛选出大量数据的条件放在where语句的最下面。

SQL Select语句完整的*执行顺序*【从DBMS使用者角度】：   
　　1、from子句组装来自不同数据源的数据；   
　　2、where子句基于指定的条件对记录行进行筛选；   
　　3、group by子句将数据划分为多个分组；   
　　4、使用聚集函数进行计算；   
　　5、使用having子句筛选分组；   
　　6、计算所有的表达式；   
　　7、使用order by对结果集进行排序。   
  
SQL Select语句的*执行*步骤【从DBMS实现者角度，这个对我们用户意义不大】：   
　　1）语法分析，分析语句的语法是否符合规范，衡量语句中各表达式的意义。   
　　2） 语义分析，检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在，且用户有相应的权限。   
　　3）视图转换，将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句。   
　　4）表达式转换， 将复杂的 SQL 表达式转换为较简单的等效连接表达式。   
　　5）选择优化器，不同的优化器一般产生不同的“*执行*计划”   
　　6）选择连接方式， ORACLE 有三种连接方式，对多表连接 ORACLE 可选择适当的连接方式。   
　　7）选择连接*顺序*， 对多表连接 ORACLE 选择哪一对表先连接，选择这两表中哪个表做为源数据表。   
　　8）选择数据的搜索路径，根据以上条件选择合适的数据搜索路径，如是选用全表搜索还是利用索引或是其他的方式。   
　　9）运行“*执行*计划”。

**from 子句--执行顺序为从后往前、从右到左**  
表名(最后面的那个表名为驱动表，执行顺序为从后往前, 所以数据量较少的表尽量放后）

oracle 的解析器按照从右到左的顺序处理，FROM 子句中的表名，FROM 子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，即最后的表为驱动表，在FROM 子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3 个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指被其他表所引用的表

多表连接时，使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。可以减少解析的时间并减少那些由Column 歧义引起的语法错误.

**where子句--执行顺序为自下而上、从右到左**

ORACLE 采用自下而上从右到左的顺序解析Where 子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他Where 条件之前, 可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where 子句的末尾。

**group by--执行顺序从左往右分组**

提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉。即在GROUP BY前使用WHERE来过虑，而尽量避免GROUP BY后再HAVING过滤。

**having 子句----很耗资源，尽量少用**

避免使用HAVING 子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作.

如果能通过Where 子句在GROUP BY前限制记录的数目,那就能减少这方面的开销.

**(非oracle 中)on、where、having 这三个都可以加条件的子句中，on 是最先执行，where 次之，having 最后，因为on 是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，**

where 也应该比having 快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on 的，所以在一个表的时候，就剩下where 跟having比较了。

在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where 可以使用rushmore 技术，而having 就不能，在速度上后者要慢。  
如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，where 的作用时间是在计算之前就完成的，而having 就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。

**在多表联接查询时，on 比where 更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where 进行过滤，然后再计算，计算完后再由having 进行过滤。**

由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里。

**select子句--少用\*号，尽量取字段名称**。

ORACLE 在解析的过程中, 会将依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 使用列名意味着将减少消耗时间。

sql 语句用大写的；因为 oracle 总是先解析 sql 语句，把小写的字母转换成大写的再执行

**order by子句--执行顺序为从左到右排序,很耗资源**

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参考：[https://www.cnblogs.com/huminxxl/p/3149097.html][https_www.cnblogs.com_huminxxl_p_3149097.html]

[Oracle]: https://www.cnblogs.com/huminxxl/tag/Oracle/
[mysql]: https://www.cnblogs.com/huminxxl/tag/mysql/
[SQL]: https://www.cnblogs.com/huminxxl/tag/SQL%E6%89%A7%E8%A1%8C%E9%A1%BA%E5%BA%8F/
[select]: https://www.cnblogs.com/huminxxl/tag/select/
[from]: https://www.cnblogs.com/huminxxl/tag/from/
[where]: https://www.cnblogs.com/huminxxl/tag/where/
[having]: https://www.cnblogs.com/huminxxl/tag/having/
[https_www.cnblogs.com_huminxxl_p_3149097.html]: https://www.cnblogs.com/huminxxl/p/3149097.html