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SQL語句執行順序，sql語句順序

編輯：MySQL綜合教程

SQL語句執行順序，sql語句順序

　　SQL 不同於與其他編程語言的最明顯特征是處理代碼的順序。在大數編程語言中，代碼按編碼順序被處理，但是在SQL語言中，第一個被處理的子句是FROM子句，盡管SELECT語句第一個出現，但是幾乎總是最後被處理。

每個步驟都會產生一個虛擬表，該虛擬表被用作下一個步驟的輸入。這些虛擬表對調用者（客戶端應用程序或者外部查詢）不可用。只是最後一步生成的表才會返回給調用者。如果沒有在查詢中指定某一子句，將跳過相應的步驟。

先來一段偽代碼，首先你能看懂麼？

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>

如果你知道每個關鍵字的意思，作用，如果你還用過的話，那再好不過了。但是，你知道這些語句，它們的執行順序你清楚麼？

准備工作

首先聲明下，一切測試操作都是在MySQL數據庫上完成，關於MySQL數據庫的一些簡單操作，請閱讀一下文章：

《MySQL掃盲篇》
《MySQL存儲引擎介紹》
《MySQL數據類型和屬性》
《MySQL處理數據庫和表的常用命令》

繼續做以下的前期准備工作：

1、新建一個測試數據庫TestDB；

 create database TestDB;

2、創建測試表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、插入測試數據；

 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);

准備工作做完以後，table1和table2看起來應該像下面這樣：

 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)

4、准備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;

使用上述SQL查詢語句來獲得來自杭州，並且訂單數少於2的客戶。

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邏輯查詢規則麼？那麼，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：

(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>

上面在每條語句的前面都標明了執行順序號，那麼各條查詢語句是如何執行的呢？

邏輯查詢處理階段簡介

注：步驟10，按ORDER BY子句中的列列表排序上步返回的行，返回游標VC10.這一步是第一步也是唯一一步可以使用SELECT列表中的列別名的步驟。這一步不同於其它步驟的是，它不返回有效的表，而是返回一個游標。SQL是基於集合理論的。集合不會預先對它的行排序，它只是成員的邏輯集合，成員的順序無關緊要。對表進行排序的查詢可以返回一個對象，包含按特定物理順序組織的行。ANSI把這種對象稱為游標。理解這一步是正確理解SQL的基礎。

因為這一步不返回表（而是返回游標），使用了ORDER BY子句的查詢不能用作表表達式。表表達式包括：視圖、內聯表值函數、子查詢、派生表和共用表達式。它的結果必須返回給期望得到物理記錄的客戶端應用程序。例如，下面的派生表查詢無效，並產生一個錯誤：

select * 
from(select orderid,customerid from orders order by orderid) 
as d

下面的視圖也會產生錯誤：

create view my_view
as
select *
from orders
order by orderid

在SQL中，表表達式中不允許使用帶有ORDER BY子句的查詢，而在T—SQL中卻有一個例外（應用TOP選項）。

所以要記住，不要為表中的行假設任何特定的順序。換句話說，除非你確定要有序行，否則不要指定ORDER BY 子句。排序是需要成本的。

# 執行FROM語句

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。

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>和<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

關於什麼是笛卡爾積，請自行Google補腦。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：

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

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。

# 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：

+-------------+----------+----------+-------------+
| 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。

# 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 JOIN、RIGHT OUTER JOIN和FULL 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：

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

+-------------+----------+----------+-------------+
| 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把左右表都作為保留表，得到的結果為：

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

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。

由於我在准備的測試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：

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

接下來的操作都會在該VT3表上進行。

# 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：

+-------------+----------+----------+-------------+
| 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子句時，需要注意以下兩點：

# 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：

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

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。

# 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：

+-------------+----------+----------+-------------+
| customer_id | city     | order_id | customer_id |
+-------------+----------+----------+-------------+
| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |
| tx          | hangzhou |        6 | tx          |
+-------------+----------+----------+-------------+

這就是虛擬表VT6。

# 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：

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

不，還沒有完，這只是虛擬表VT7。

# 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。

# 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：

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

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。

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）。

參考文檔：

SQL邏輯查詢語句執行順序