MySQL逻辑查询语句的执行顺序

本是古典何须时尚 2023-08-17 17:18 126阅读 0赞

### 一 SELECT语句关键字的定义顺序 ###

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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 SELECT语句关键字的执行顺序 ###

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(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>

### 三 准备表和数据 ###

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1.新建一个测试数据库TestDB；
    create database TestDB;
    2.创建测试表table1和table2；
    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;
    3.插入测试数据；
     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);
    
    准备工作做完以后，table1和table2看起来应该像下面这样：
    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)

### 四 准备SQL逻辑查询测试语句 ###

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#查询来自杭州，并且订单数少于2的客户。
     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;

### 五 执行顺序分析 ###

在这些SQL语句的执行过程中，都会产生一个虚拟表，用来保存SQL语句的执行结果（这是重点），现在就来跟踪这个虚拟表的变化，得到最终的查询结果的过程，来分析整个SQL逻辑查询的执行顺序和过程。
    
    执行FROM语句
    
    第一步，执行FROM语句。首先需要知道最开始从哪个表开始的，这就是FROM告诉我们的。现在有了<left_table>和<right_table>两个表，我们到底从哪个表开始，还是从两个表进行某种联系以后再开始呢？它们之间如何产生联系呢？——笛卡尔积
    
    关于什么是笛卡尔积，请自行Google补脑。经过FROM语句对两个表执行笛卡尔积，会得到一个虚拟表，暂且叫VT1（vitual table 1），内容如下：

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+-------------+----------+----------+-------------+
    | 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        |
    +-------------+----------+----------+-------------+

总共有28（table1的记录条数 \* table2的记录条数）条记录。这就是VT1的结果，接下来的操作就在VT1的基础上进行。
    
    执行ON过滤
    
    执行完笛卡尔积以后，接着就进行ON a.customer_id = b.customer_id条件过滤，根据ON中指定的条件，去掉那些不符合条件的数据，得到VT2表，内容如下：

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+-------------+----------+----------+-------------+
    | 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          |
    +-------------+----------+----------+-------------+

VT2就是经过ON条件筛选以后得到的有用数据，而接下来的操作将在VT2的基础上继续进行。
    
    添加外部行
    
    这一步只有在连接类型为OUTER JOIN时才发生，如LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN和FULL OUTER JOIN。在大多数的时候，都是会省略掉OUTER关键字的，但OUTER表示的就是外部行的概念。
    
    LEFT OUTER JOIN把左表记为保留表，得到的结果为：

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+-------------+----------+----------+-------------+
    | 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把右表记为保留表，得到的结果为：

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+-------------+----------+----------+-------------+
    | 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        |
    +-------------+----------+----------+-------------+

FULL OUTER JOIN把左右表都作为保留表，得到的结果为：

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+-------------+----------+----------+-------------+
    | 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        |
    | NULL        | NULL     |        7 | NULL        |
    +-------------+----------+----------+-------------+

现在就把这条数据添加到VT2表中，得到的VT3表如下：

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+-------------+----------+----------+-------------+
    | 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        |
    +-------------+----------+----------+-------------+

接下来的操作都会在该VT3表上进行。

执行WHERE过滤
    
    对添加外部行得到的VT3进行WHERE过滤，只有符合<where_condition>的记录才会输出到虚拟表VT4中。当执行WHERE a.city = 'hangzhou'的时候，就会得到以下内容，并存在虚拟表VT4中：

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

但是在使用WHERE子句时，需要注意以下两点：

1.  由于数据还没有分组，因此现在还不能在WHERE过滤器中使用`where_condition=MIN(col)`这类对分组统计的过滤；
2.  由于还没有进行列的选取操作，因此在SELECT中使用列的别名也是不被允许的，如：`SELECT city as c FROM t WHERE c='shanghai';`是不允许出现的。

**执行GROUP BY分组**

GROU BY子句主要是对使用WHERE子句得到的虚拟表进行分组操作。执行测试语句中的GROUP BY a.customer\_id，就会得到以下内容(默认只显示组内第一条)：

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得到的内容会存入虚拟表VT5中，此时，就得到了一个VT5虚拟表，接下来的操作都会在该表上完成。

**执行HAVING过滤**

HAVING子句主要和GROUP BY子句配合使用，对分组得到的VT5虚拟表进行条件过滤。当执行测试语句中的HAVING count(b.order\_id) < 2时，将得到以下内容：

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

这就是虚拟表VT6。

**SELECT列表**

现在才会执行到SELECT子句，不要以为SELECT子句被写在第一行，就是第一个被执行的。

执行测试语句中的SELECT a.customer\_id, COUNT(b.order\_id) as total\_orders，从虚拟表VT6中选择出需要的内容。将得到以下内容：

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

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

还没有完，这只是虚拟表VT7。

**执行DISTINCT子句**

如果在查询中指定了DISTINCT子句，则会创建一张内存临时表（如果内存放不下，就需要存放在硬盘了）。这张临时表的表结构和上一步产生的虚拟表VT7是一样的，不同的是对进行DISTINCT操作的列增加了一个唯一索引，以此来除重复数据。

由于测试SQL语句中并没有使用DISTINCT，所以，在该查询中，这一步不会生成一个虚拟表。

**执行ORDER BY子句**

对虚拟表中的内容按照指定的列进行排序，然后返回一个新的虚拟表，执行测试SQL语句中的ORDER BY total\_orders DESC，就会得到以下内容：

![ContractedBlock.gif][] ![ExpandedBlockStart.gif][]

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

可以看到这是对total_orders列进行降序排列的。上述结果会存储在VT8中。
    
    执行LIMIT子句
    
    LIMIT子句从上一步得到的VT8虚拟表中选出从指定位置开始的指定行数据。对于没有应用ORDER BY的LIMIT子句，得到的结果同样是无序的，所以会看到LIMIT子句会和ORDER BY子句一起使用。
    
    MySQL数据库的LIMIT支持如下形式的选择：
    LIMIT n, m
    表示从第n条记录开始选择m条记录。而很多开发人员喜欢使用该语句来解决分页问题。对于小数据，使用LIMIT子句没有任何问题，当数据量非常大的时候，使用LIMIT n, m是非常低效的。因为LIMIT的机制是每次都是从头开始扫描，如果需要从第60万行开始，读取3条数据，就需要先扫描定位到60万行，然后再进行读取，而扫描的过程是一个非常低效的过程。所以，对于大数据处理时，是非常有必要在应用层建立一定的缓存机制（现在的大数据处理，大都使用缓存）

转载于:https://www.cnblogs.com/sundawei7/p/11454452.html

[ContractedBlock.gif]: https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif
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