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我一直以为SQL先执行SELECT语句?一个窗口函数,我突然发现错了

每一个程序猿,在刚拿到一个测试数据库的时候,第一件事,我想无出其右,select * from table,反正我是这样,先看一下数据库大小,直接执行一下,剩下的再说,除了莫名其妙的装X之外,还有一个很大的原因就是很多 SQL 查询都是以 SELECT 开始的。

作者:大数据互联网架构师来源:今日头条|2020-06-22 13:48

每一个程序猿,在刚拿到一个测试数据库的时候,第一件事,我想无出其右,select * from table,反正我是这样,先看一下数据库大小,直接执行一下,剩下的再说,除了莫名其妙的装X之外,还有一个很大的原因就是很多 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。

我一直以为SQL先执行SELECT语句?一个窗口函数,我突然发现错了

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,上面的那张图
  • 在涉及查询性能或者与索引有关的东西时,那张图就不适用了。

混合因素:列别名

有很多 SQL 实现允许你使用这样的语法:

  1. SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*) 
  2. FROM table 
  3. GROUP 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:

  1. SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*) 
  2. FROM table 
  3. GROUP 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:

  1. SELECT * FROM 
  2. owners LEFT JOIN cats ON owners.id = cats.owner 
  3. WHERE 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:

  1. var teenAgerStudent = from s in studentList 
  2.                       where s.Age > 12 && s.Age < 20 
  3.                       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:

  1. df = thing1.join(thing2)      # JOIN 
  2. df = df[df.created_at > 1000] # WHERE 
  3. df = df.groupby('something', num_yes = ('yes''sum')) # GROUP BY 
  4. df = df[df.num_yes > 2]       # HAVING, 对 GROUP BY 结果进行过滤 
  5. df = df[['num_yes''something1''something']] # SELECT, 选择要显示的列 
  6. df.sort_values('sometthing', ascending=True)[:30] # ORDER BY 和 LIMIT 
  7. df[: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。

有的时候就是这样,我们大众普遍接受的,可能最后发现是错的,就像陈思成的那个电影说的,我们曾经认为根本没有的,后来发现;它确确实实存在。有一些我们深信不疑的,后来却明白;根本就没有。

哈哈哈,还突然文艺了一次,好啦,今天的内容到这里就结束了,也想提一个建议给大家,希望大家在平时工作的时候不要忘记学习,有的时候,我们以为的真不的一定是我们以为的,深入研究一下,编程的魅力才会得到真实的展现

对于数据库的优化,我整理了这样的一张思维导图,有需要的朋友,关注+转发后,私信“资料”查看获取方式吧

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【责任编辑:未丽燕 TEL:(010)68476606】

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