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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

SQL

【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 。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

文章插图
 
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：
SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)FROM tableGROUP 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：
SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)FROM tableGROUP 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：
SELECT * FROMowners LEFT JOIN cats ON owners.id = cats.ownerWHERE 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：
var teenAgerStudent = from s in studentList                      where s.Age > 12 && s.Age < 20                      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：
df = thing1.join(thing2)      # JOINdf = df[df.created_at > 1000] # WHEREdf = df.groupby('something', num_yes = ('yes', 'sum')) # GROUP BYdf = df[df.num_yes > 2]       # HAVING, 对 GROUP BY 结果进行过滤df = df[['num_yes', 'something1', 'something']] # SELECT, 选择要显示的列df.sort_values('sometthing', ascending=True)[:30] # ORDER BY 和 LIMITdf[:30]


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