原创

MySQL的 SQL逻辑查询语句执行顺序

最后,这篇文章是我读《MySQL技术内幕:SQL编程》而总结出来的,对于书中有的东西讲的比较“粗”,可能是我的水平没有达到人家作者要求的水平,导致阅读起来,不是很舒服,所以,这篇博文,将会非常细致的进行总结。只有你想不到,没有你做不到。

能看懂么?

先来一段伪代码,首先你能看懂么?

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>

如果你知道每个关键字的意思,作用,如果你还用过的话,那再好不过了。但是,你知道这些语句,它们的执行顺序你清楚么?如果你非常清楚,你就没有必要再浪费时间继续阅读了;如果你不清楚,非常好,你应该庆幸你阅读到了这么好的一篇文章。

准备工作

首先声明下,一切测试操作都是在MySQL数据库上完成,关于MySQL数据库的一些简单操作,请阅读一下文章:

继续做以下的前期准备工作:

  1. 新建一个测试数据库TestDB;
     create database TestDB;
  2. 创建测试表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. 插入测试数据;
     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);

    准备工作做完以后,table1和table2看起来应该像下面这样:

     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. 准备SQL逻辑查询测试语句
     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查询语句来获得来自杭州,并且订单数少于2的客户。

好吧,这些测试表和测试数据均来自《MySQL技术内幕:SQL编程》,这应该不算抄袭吧,借鉴借鉴啊。

万事俱备,只欠东风。接下来开始这篇文章最正式的部分吧。

SQL逻辑查询语句执行顺序

还记得上面给出的那一长串的SQL逻辑查询规则么?那么,到底哪个先执行,哪个后执行呢?现在,我先给出一个查询语句的执行顺序:

(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>

上面在每条语句的前面都标明了执行顺序号,不要问我怎么知道这个顺序的。我也是读各种“武林秘籍”才得知的,如果你有功夫,去阅读一下MySQL的源码,也会得出这个结果的。

好了,上面我标出了各条查询规则的执行先后顺序,那么各条查询语句是如何执行的呢?这就是我今天这篇博文的重点内容。Go on…

执行FROM语句

在这些SQL语句的执行过程中,都会产生一个虚拟表,用来保存SQL语句的执行结果(这是重点),我现在就来跟踪这个虚拟表的变化,得到最终的查询结果的过程,来分析整个SQL逻辑查询的执行顺序和过程。

第一步,执行FROM语句。我们首先需要知道最开始从哪个表开始的,这就是FROM告诉我们的。现在有了<left_table><right_table>两个表,我们到底从哪个表开始,还是从两个表进行某种联系以后再开始呢?它们之间如何产生联系呢?——笛卡尔积

关于什么是笛卡尔积,请自行Google补脑。经过FROM语句对两个表执行笛卡尔积,会得到一个虚拟表,暂且叫VT1(vitual table 1),内容如下:

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

总共有28(table1的记录条数 * table2的记录条数)条记录。这就是VT1的结果,接下来的操作就在VT1的基础上进行。

执行ON过滤

执行完笛卡尔积以后,接着就进行ON a.customer_id = b.customer_id条件过滤,根据ON中指定的条件,去掉那些不符合条件的数据,得到VT2表,内容如下:

+-------------+----------+----------+-------------+ | 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就是经过ON条件筛选以后得到的有用数据,而接下来的操作将在VT2的基础上继续进行。

添加外部行

这一步只有在连接类型为OUTER JOIN时才发生,如LEFT OUTER JOINRIGHT OUTER JOINFULL OUTER JOIN。在大多数的时候,我们都是会省略掉OUTER关键字的,但OUTER表示的就是外部行的概念。

LEFT OUTER JOIN把左表记为保留表,得到的结果为:

+-------------+----------+----------+-------------+ | 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把右表记为保留表,得到的结果为:

+-------------+----------+----------+-------------+ | 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把左右表都作为保留表,得到的结果为:

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

由于我在准备的测试SQL查询逻辑语句中使用的是LEFT JOIN,过滤掉了以下这条数据:

| baidu | hangzhou | NULL | NULL |

现在就把这条数据添加到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 | +-------------+----------+----------+-------------+

接下来的操作都会在该VT3表上进行。

执行WHERE过滤

对添加外部行得到的VT3进行WHERE过滤,只有符合<where_condition>的记录才会输出到虚拟表VT4中。当我们执行WHERE a.city = 'hangzhou'的时候,就会得到以下内容,并存在虚拟表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子句时,需要注意以下两点:

  1. 由于数据还没有分组,因此现在还不能在WHERE过滤器中使用where_condition=MIN(col)这类对分组统计的过滤;
  2. 由于还没有进行列的选取操作,因此在SELECT中使用列的别名也是不被允许的,如:SELECT city as c FROM t WHERE c='shanghai';是不允许出现的。

执行GROUP BY分组

GROU BY子句主要是对使用WHERE子句得到的虚拟表进行分组操作。我们执行测试语句中的GROUP BY a.customer_id,就会得到以下内容:

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

得到的内容会存入虚拟表VT5中,此时,我们就得到了一个VT5虚拟表,接下来的操作都会在该表上完成。

执行HAVING过滤

HAVING子句主要和GROUP BY子句配合使用,对分组得到的VT5虚拟表进行条件过滤。当我执行测试语句中的HAVING count(b.order_id) < 2时,将得到以下内容:

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

这就是虚拟表VT6。

SELECT列表

现在才会执行到SELECT子句,不要以为SELECT子句被写在第一行,就是第一个被执行的。

我们执行测试语句中的SELECT a.customer_id, COUNT(b.order_id) as total_orders,从虚拟表VT6中选择出我们需要的内容。我们将得到以下内容:

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

不,还没有完,这只是虚拟表VT7。

执行DISTINCT子句

如果在查询中指定了DISTINCT子句,则会创建一张内存临时表(如果内存放不下,就需要存放在硬盘了)。这张临时表的表结构和上一步产生的虚拟表VT7是一样的,不同的是对进行DISTINCT操作的列增加了一个唯一索引,以此来除重复数据。

由于我的测试SQL语句中并没有使用DISTINCT,所以,在该查询中,这一步不会生成一个虚拟表。

执行ORDER BY子句

对虚拟表中的内容按照指定的列进行排序,然后返回一个新的虚拟表,我们执行测试SQL语句中的ORDER BY total_orders DESC,就会得到以下内容:

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

可以看到这是对total_orders列进行降序排列的。上述结果会存储在VT8中。

执行LIMIT子句

LIMIT子句从上一步得到的VT8虚拟表中选出从指定位置开始的指定行数据。对于没有应用ORDER BY的LIMIT子句,得到的结果同样是无序的,所以,很多时候,我们都会看到LIMIT子句会和ORDER BY子句一起使用。

MySQL数据库的LIMIT支持如下形式的选择:

LIMIT n, m

表示从第n条记录开始选择m条记录。而很多开发人员喜欢使用该语句来解决分页问题。对于小数据,使用LIMIT子句没有任何问题,当数据量非常大的时候,使用LIMIT n, m是非常低效的。因为LIMIT的机制是每次都是从头开始扫描,如果需要从第60万行开始,读取3条数据,就需要先扫描定位到60万行,然后再进行读取,而扫描的过程是一个非常低效的过程。所以,对于大数据处理时,是非常有必要在应用层建立一定的缓存机制(貌似现在的大数据处理,都有缓存哦)。各位,请期待我的缓存方面的文章哦。

总结

文章略长,但都是干货。仔细阅读完,肯定有收获的。好歹是总结完了,个人认为还是比书上的内容清晰一点,好懂一点。如果觉的文章不错,对你有帮助,你也可以打赏我。你也可以加果冻想的微信公众号,期待你与我交流。

正文到此结束
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