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mysql第四篇--SQL邏輯查詢語句執行順序

l數據庫 分組操作 一定的 內容 isp 新建 處理 hid 表示

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;

CREATE DATABASE TestDB DEFAULT charset utf8;

2.創建測試表table1和table2;  

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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;
創建表

3.插入測試數據

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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

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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

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: 獲得來自杭州,並且訂單數少於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邏輯查詢規則麽?那麽,到底哪個先執行,哪個後執行呢?現在,我先給出一個查詢語句的執行順序:

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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>
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上面在每條語句的前面都標明了執行順序號,不要問我怎麽知道這個順序的。我也是讀各種“武林秘籍”才得知的. 如果你有功夫,去閱讀一下MySQL的源碼,也會得出這個結果的

四.SQL執行先後順序分析

重點:

  在這些SQL語句的執行過程中,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),我們現在就來跟蹤這個虛擬表的變化,得到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。

1.執行FROM語句

第一步,執行FROM語句。我們首先需要知道最開始從哪個表開始的,這就是FROM告訴我們的。現在有了<left_table><right_table>兩個表,我們到底從哪個表開始,還是從兩個表進行某種聯系以後再開始呢?它們之間如何產生聯系呢?——笛卡爾積

經過FROM語句對兩個表執行笛卡爾積,會得到一個虛擬表,暫且叫VT1(vitual table 1),內容如下:

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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        |
+-------------+----------+----------+-------------+
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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,接下來的操作就在VT1的基礎上進行。

2.執行ON過濾

執行完笛卡爾積以後,接著就進行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,得到VT2表,內容如下:

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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          |
+-------------+----------+----------+-------------+
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T2就是經過ON條件篩選以後得到的有用數據,而接下來的操作將在VT2的基礎上繼續進行。

3.添加外部行

這一步只有在連接類型為OUTER JOIN時才發生,如LEFT OUTER JOINRIGHT OUTER JOIN。在大多數的時候,我們都是會省略掉OUTER關鍵字的,但OUTER表示的就是外部行的概念。

LEFT OUTER JOIN把左表記為保留表,得到的結果為:

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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        |
+-------------+----------+----------+-------------+
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RIGHT OUTER JOIN把右表記為保留表,得到的結果為:

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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        |
+-------------+----------+----------+-------------+
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添加外部行的工作就是在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。

由於我在準備的測試SQL查詢邏輯語句中使用的是LEFT JOIN,過濾掉了以下這條數據:

| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |

現在就把這條數據添加到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        |
+-------------+----------+----------+-------------+
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接下來的操作都會在該VT3表上進行。

4.執行WHERE過濾

對添加外部行得到的VT3進行WHERE過濾,只有符合<where_condition>的記錄才會輸出到虛擬表VT4中。當我們執行WHERE a.city = ‘hangzhou‘的時候,就會得到以下內容,並存在虛擬表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        |
+-------------+----------+----------+-------------+
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但是在使用WHERE子句時,需要註意以下兩點:

  1. 由於數據還沒有分組,因此現在還不能在WHERE過濾器中使用where_condition=MIN(col)這類對分組統計的過濾;
  2. 由於還沒有進行列的選取操作,因此在SELECT中使用列的別名也是不被允許的,如:SELECT city as c FROM t WHERE c=‘shanghai‘;是不允許出現的。

5.執行GROUP BY分組

GROU BY子句主要是對使用WHERE子句得到的虛擬表進行分組操作。我們執行測試語句中的GROUP BY a.customer_id,就會得到以下內容:

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+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| 163         | hangzhou |        1 | 163         |
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+
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得到的內容會存入虛擬表VT5中,此時,我們就得到了一個VT5虛擬表,接下來的操作都會在該表上完成。

6.執行HAVING過濾

HAVING子句主要和GROUP BY子句配合使用,對分組得到的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,將得到以下內容:

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+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+
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這就是虛擬表VT6。

7.SELECT列表

現在才會執行到SELECT子句,不要以為SELECT子句被寫在第一行,就是第一個被執行的。

我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中選擇出我們需要的內容。我們將得到以下內容:

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+-------------+--------------+
| customer_id | total_orders |
+-------------+--------------+
| baidu       |            0 |
| tx          |            1 |
+-------------+--------------+
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不,還沒有完,這只是虛擬表VT7。

8.執行DISTINCT子句

如果在查詢中指定了DISTINCT子句,則會創建一張內存臨時表(如果內存放不下,就需要存放在硬盤了)。這張臨時表的表結構和上一步產生的虛擬表VT7是一樣的,不同的是對進行DISTINCT操作的列增加了一個唯一索引,以此來除重復數據。

由於我的測試SQL語句中並沒有使用DISTINCT,所以,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,然後返回一個新的虛擬表,我們執行測試SQL語句中的ORDER BY total_orders DESC,就會得到以下內容:

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+-------------+--------------+
| customer_id | total_orders |
+-------------+--------------+
| tx          |            1 |
| baidu       |            0 |
+-------------+--------------+
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可以看到這是對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子句從上一步得到的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,得到的結果同樣是無序的,所以,很多時候,我們都會看到LIMIT子句會和ORDER BY子句一起使用。

MySQL數據庫的LIMIT支持如下形式的選擇:

LIMIT n, m

表示從第n條記錄開始選擇m條記錄。而很多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,當數據量非常大的時候,使用LIMIT n, m是非常低效的。因為LIMIT的機制是每次都是從頭開始掃描,如果需要從第60萬行開始,讀取3條數據,就需要先掃描定位到60萬行,然後再進行讀取,而掃描的過程是一個非常低效的過程。所以,對於大數據處理時,是非常有必要在應用層建立一定的緩存機制(貌似現在的大數據處理,都有緩存哦).

mysql第四篇--SQL邏輯查詢語句執行順序