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SQL语句的各个关键字的解析过程详细总结

来源:网络整理  作者:网络  发布时间:2020-12-12 06:53
由于最近需要做一些sql query性能提升的研究，因此研究了一下sql语句的解析过程;本文是我在看了各种资料后手机总结...
(5-3)TOP 从ORDER BY子句定义的结果中，筛选出符合条件的列。生成VT5-3表
LEFT OUTER JOIN dbo.Orders AS O

FRNDO Madrid 4 KRLOS

FRNDO Madrid 5 KRLOS


(5-1)计算表达式 计算SELECT 子句中的表达式，生成VT5-1

FRNDO Madrid 7 NULL

KRLOS Madrid 3 KRLOS

customerid city


FISSA Madrid 6 MRPHS

orderid customerid


SELECT C.customerid, COUNT(O.orderid) AS numorders

KRLOS Madrid

KRLOS Madrid 1 FRNDO

1 FRNDO

KRLOS Madrid 5 KRLOS

FISSA Madrid 5 KRLOS

FRNDO Madrid 3 KRLOS

FISSA Madrid 3 KRLOS

FISSA Madrid 1 FRNDO

KRLOS Madrid 4 KRLOS

Step 1-J1：执行笛卡尔积(CROSS JOIN)

笛卡尔积会把左右两个表每一行所有可能的组合都列出来生成表VT1-J1，如果左表有m列，右表有n列，那么笛卡尔积之后生成的VT1-J1表将会有m×n列。

FISSA Madrid 2 FRNDO

查询结果为：

MRPHS Zion 1 FRNDO

ON C.customerid = O.customerid

MRPHS Zion

FRNDO Madrid 1 FRNDO

(1-J1)笛卡尔积 这个步骤会计算两个相关联表的笛卡尔积(CROSS JOIN) ，生成虚拟表VT1-J1。

FISSA Madrid

FRNDO Madrid 1 FRNDO

FROM子句

FROM子句标识了需要查询的表，如果指定了表操作，会从左到右的处理，每一个基于一个或者两个表的表操作都会返回一个输出表。左边表的输出结果会作为下一个表操作的输入结果。例如，交表相关的操作有 (1-J1)笛卡尔积，(1-J2)ON过滤器，(1-J3)添加外部列。FROM句子生成虚拟表VT1。

7 NULL

KRLOS Madrid 4 KRLOS

KRLOS Madrid 5 KRLOS

(1-J2)ON过滤 这个步骤基于虚拟表VT1-J1这一个虚拟表进行过滤，过滤出所有满足ON 谓词条件的列，生成虚拟表VT1-J2。
3. GROUP BY 这个子句会把VT2中生成的表按照GROUP BY中的列进行分组。生成VT3表。

4 KRLOS

WHERE C.city = 'Madrid'

FRNDO Madrid 6 MRPHS

FRNDO Madrid 2 FRNDO

4. HAVING 这个子句对VT3表中的不同的组进行过滤，满足HAVING条件的子句被加入到VT4表中。
(1-J3)添加外部行 如果使用了外连接，保留表中的不符合ON条件的列也会被加入到VT1-J2中，作为外部行，生成虚拟表VT1-J3。

复制代码 代码如下:

KRLOS Madrid 3 KRLOS

创建一个Orders表，插入如下数据：

MRPHS Zion 5 KRLOS

Step 1-J1这个步骤等价于执行：

FISSA Madrid 4 KRLOS

MRPHS Zion 6 MRPHS

FISSA 0

ORDER BY numorders
FROM dbo.Customers AS C

假如我们想要查询来自Madrid的，订单数小于3的客户，并把他们的订单数显示出来，结果按照订单数从小到大进行排序。
SELECT * from Customers C CROSS JOIN Orders O

执行结果为：（共有4×7列）

FRNDO Madrid 2 FRNDO

5 KRLOS

6 MRPHS

Step 1-J2：应用ON过滤，(JOIN 条件)

ON过滤条件是sql的三个过滤条件(ON,WHERE,HAVING)中最先执行的，ON过滤条件应用于前一步生成的虚拟表(VT1-J1)，满足ON过滤条件的行会被加入到虚拟表VT1-J2中。在应用了ON 过滤之后，生成的VT1-J2表如下所示：

2 FRNDO

FRNDO 2

下面我们会详细的讲述sql是怎样计算出这个结果的：

FISSA Madrid 7 NULL

MRPHS Zion 3 KRLOS

ORDER BY 从VT5-3中的表中，根据ORDER BY 子句的条件对结果进行排序，生成VC6表。
SQL语句的解析顺序

简单的说一个sql语句是按照如下的顺序解析的：

由于最近需要做一些sql query性能提升的研究，因此研究了一下sql语句的解决过程。在园子里看了下，大家写了很多相关的文章，大家的侧重点各有不同。本文是我在看了各种资料后手机总结的，会详细的，一步一步的讲述一个sql语句的各个关键字的解析过程，欢迎大家互相学习。

C.customerid C.city O.orderid O.customerid

1. FROM FROM后面的表标识了这条语句要查询的数据源。和一些子句如，（1-J1）笛卡尔积，（1-J2）ON过滤，（1-J3）添加外部列，所要应用的对象。FROM过程之后会生成一个虚拟表VT1。

KRLOS Madrid 6 MRPHS

C.customerid C.city O.orderid O.customerid

MRPHS Zion 2 FRNDO

FRNDO Madrid

MRPHS Zion 7 NULL

KRLOS Madrid 2 FRNDO

GROUP BY C.customerid
客户，订单的查询例子

首先创建一个Customers表，插入如下数据：

customerid numorders

(5-2)DISTINCT 寻找VT5-1中的重复列，并删掉，生成VT5-2

MRPHS Zion 4 KRLOS

5. SELECT 这个子句对SELECT子句中的元素进行处理，生成VT5表。

3 KRLOS

KRLOS Madrid 7 NULL

HAVING COUNT(O.orderid) < 3
2. WHERE 对VT1过程中生成的临时表进行过滤，满足where子句的列被插入到VT2表中。

相关热词： 解析 SQL语句

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SQL语句的各个关键字的解析过程详细总结

2020-12-12　编辑：网络

(5-3)TOP 从ORDER BY子句定义的结果中，筛选出符合条件的列。生成VT5-3表
LEFT OUTER JOIN dbo.Orders AS O

FRNDO Madrid 4 KRLOS

FRNDO Madrid 5 KRLOS


(5-1)计算表达式 计算SELECT 子句中的表达式，生成VT5-1

FRNDO Madrid 7 NULL

KRLOS Madrid 3 KRLOS

customerid city


FISSA Madrid 6 MRPHS

orderid customerid


SELECT C.customerid, COUNT(O.orderid) AS numorders

KRLOS Madrid

KRLOS Madrid 1 FRNDO

1 FRNDO

KRLOS Madrid 5 KRLOS

FISSA Madrid 5 KRLOS

FRNDO Madrid 3 KRLOS

FISSA Madrid 3 KRLOS

FISSA Madrid 1 FRNDO

KRLOS Madrid 4 KRLOS

Step 1-J1：执行笛卡尔积(CROSS JOIN)

笛卡尔积会把左右两个表每一行所有可能的组合都列出来生成表VT1-J1，如果左表有m列，右表有n列，那么笛卡尔积之后生成的VT1-J1表将会有m×n列。

FISSA Madrid 2 FRNDO

查询结果为：

MRPHS Zion 1 FRNDO

ON C.customerid = O.customerid

MRPHS Zion

FRNDO Madrid 1 FRNDO

(1-J1)笛卡尔积 这个步骤会计算两个相关联表的笛卡尔积(CROSS JOIN) ，生成虚拟表VT1-J1。

FISSA Madrid

FRNDO Madrid 1 FRNDO

FROM子句

FROM子句标识了需要查询的表，如果指定了表操作，会从左到右的处理，每一个基于一个或者两个表的表操作都会返回一个输出表。左边表的输出结果会作为下一个表操作的输入结果。例如，交表相关的操作有 (1-J1)笛卡尔积，(1-J2)ON过滤器，(1-J3)添加外部列。FROM句子生成虚拟表VT1。

7 NULL

KRLOS Madrid 4 KRLOS

KRLOS Madrid 5 KRLOS

(1-J2)ON过滤 这个步骤基于虚拟表VT1-J1这一个虚拟表进行过滤，过滤出所有满足ON 谓词条件的列，生成虚拟表VT1-J2。
3. GROUP BY 这个子句会把VT2中生成的表按照GROUP BY中的列进行分组。生成VT3表。

4 KRLOS

WHERE C.city = 'Madrid'

FRNDO Madrid 6 MRPHS

FRNDO Madrid 2 FRNDO

4. HAVING 这个子句对VT3表中的不同的组进行过滤，满足HAVING条件的子句被加入到VT4表中。
(1-J3)添加外部行 如果使用了外连接，保留表中的不符合ON条件的列也会被加入到VT1-J2中，作为外部行，生成虚拟表VT1-J3。

复制代码 代码如下:

KRLOS Madrid 3 KRLOS

创建一个Orders表，插入如下数据：

MRPHS Zion 5 KRLOS

Step 1-J1这个步骤等价于执行：

FISSA Madrid 4 KRLOS

MRPHS Zion 6 MRPHS

FISSA 0

ORDER BY numorders
FROM dbo.Customers AS C

假如我们想要查询来自Madrid的，订单数小于3的客户，并把他们的订单数显示出来，结果按照订单数从小到大进行排序。
SELECT * from Customers C CROSS JOIN Orders O

执行结果为：（共有4×7列）

FRNDO Madrid 2 FRNDO

5 KRLOS

6 MRPHS

Step 1-J2：应用ON过滤，(JOIN 条件)

ON过滤条件是sql的三个过滤条件(ON,WHERE,HAVING)中最先执行的，ON过滤条件应用于前一步生成的虚拟表(VT1-J1)，满足ON过滤条件的行会被加入到虚拟表VT1-J2中。在应用了ON 过滤之后，生成的VT1-J2表如下所示：

2 FRNDO

FRNDO 2

下面我们会详细的讲述sql是怎样计算出这个结果的：

FISSA Madrid 7 NULL

MRPHS Zion 3 KRLOS

ORDER BY 从VT5-3中的表中，根据ORDER BY 子句的条件对结果进行排序，生成VC6表。
SQL语句的解析顺序

简单的说一个sql语句是按照如下的顺序解析的：

由于最近需要做一些sql query性能提升的研究，因此研究了一下sql语句的解决过程。在园子里看了下，大家写了很多相关的文章，大家的侧重点各有不同。本文是我在看了各种资料后手机总结的，会详细的，一步一步的讲述一个sql语句的各个关键字的解析过程，欢迎大家互相学习。

C.customerid C.city O.orderid O.customerid

1. FROM FROM后面的表标识了这条语句要查询的数据源。和一些子句如，（1-J1）笛卡尔积，（1-J2）ON过滤，（1-J3）添加外部列，所要应用的对象。FROM过程之后会生成一个虚拟表VT1。

KRLOS Madrid 6 MRPHS

C.customerid C.city O.orderid O.customerid

MRPHS Zion 2 FRNDO

FRNDO Madrid

MRPHS Zion 7 NULL

KRLOS Madrid 2 FRNDO

GROUP BY C.customerid
客户，订单的查询例子

首先创建一个Customers表，插入如下数据：

customerid numorders

(5-2)DISTINCT 寻找VT5-1中的重复列，并删掉，生成VT5-2

MRPHS Zion 4 KRLOS

5. SELECT 这个子句对SELECT子句中的元素进行处理，生成VT5表。

3 KRLOS

KRLOS Madrid 7 NULL

HAVING COUNT(O.orderid) < 3
2. WHERE 对VT1过程中生成的临时表进行过滤，满足where子句的列被插入到VT2表中。

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