结合上图,整理出如下伪SQL查询语句。
从这个顺序中我们可以发现,所有的查询语句都是从 FROM 开始执行的。在实际执行过程中,每个步骤都会为下一个步骤生成一个虚拟表,这个虚拟表将作为下一个执行步骤的输入。 接下来,我们详细的介绍下每个步骤的具体执行过程。
FROM 才是 SQL 语句执行的第一步,并非 SELECT 。对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接),生成虚拟表VT1,获取不同数据源的数据集。
FROM子句执行顺序为从后往前、从右到左,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,当FROM 子句中包含多个表的情况下,我们需要选择数据最少的表作为基础表。
对虚拟表VT1 应用ON筛选器,ON 中的逻辑表达式将应用到虚拟表 VT1中的各个行,筛选出满足ON 逻辑表达式的行,生成虚拟表 VT2 。
如果指定了OUTER JOIN保留表中未找到匹配的行将作为外部行添加到虚拟表 VT2,生成虚拟表 VT3。保留表如下:
在虚拟表 VT2表的基础上添加保留表中被过滤条件过滤掉的数据,非保留表中的数据被赋予NULL值,最后生成虚拟表 VT3。
如果FROM子句包含两个以上的表,则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1~3,直到处理完所有的表为止。
对虚拟表 VT3应用WHERE筛选器。根据指定的条件对数据进行筛选,并把满足的数据插入虚拟表 VT4。
按GROUP BY子句中的列/列表将虚拟表 VT4中的行唯一的值组合成为一组,生成虚拟表VT5。如果应用了GROUP BY,那么后面的所有步骤都只能得到的虚拟表VT5的列或者是聚合函数(count、sum、avg等)。原因在于最终的结果集中只为每个组包含一行。
同时,从这一步开始,后面的语句中都可以使用SELECT中的别名。
计算 max 等聚合函数。SQL Aggregate 函数计算从列中取得的值,返回一个单一的值。常用的 Aggregate 函数包涵以下几种:
对虚拟表 VT5应用ROLLUP或CUBE选项,生成虚拟表 VT6。
CUBE 和 ROLLUP 区别如下:
对虚拟表VT6应用HAVING筛选器。根据指定的条件对数据进行筛选,并把满足的数据插入虚拟表VT7。
HAVING 语句在SQL中的主要作用与WHERE语句作用是相同的,但是HAVING是过滤聚合值,在 SQL 中增加 HAVING 子句原因就是,WHERE 关键字无法与聚合函数一起使用,HAVING子句主要和GROUP BY子句配合使用。
将虚拟表 VT7中的在SELECT中出现的列筛选出来,并对字段进行处理,计算SELECT子句中的表达式,产生虚拟表 VT8。
将重复的行从虚拟表 VT8中移除,产生虚拟表 VT9。DISTINCT用来删除重复行,只保留唯一的。
将虚拟表 VT9中的行按ORDER BY 子句中的列/列表排序,生成游标 VC10 ,注意不是虚拟表。因此使用 ORDER BY 子句查询不能应用于表达式。同时,ORDER BY子句的执行顺序为从左到右排序,是非常消耗资源的。
从VC10的开始处选择指定数量行,生成虚拟表 VT11,并返回调用者。
接下来,我们看一个实例,以下SQL查询语句是否存在问题?
首先,我们先看下如上SQL的执行顺序,如下:
思考一下,如果我们将上面语句改成,如下会怎样?
我们发现,若将 avg(数学成绩) > 75 放到WHERE子句中,此时GROUP BY语句还未执行,因此此时聚合值 avg(数学成绩) 还是未知的,因此会报错。