很多 SQL 查詢都是以 SELECT 開始的。

不過，最近我跟別人解釋什么是窗口函數，我在網上搜索”是否可以對窗口函數返回的結果進行過濾“這個問題，得出的結論是”窗口函數必須在 WHERE 和 GROUP BY 之后，所以不能”。

于是我又想到了另一個問題：SQL 查詢的執(zhí)行順序是怎樣的?

好像這個問題應該很好回答，畢竟自己已經寫了上萬個 SQL 查詢了，有一些還很復雜。但事實是，我仍然很難確切地說出它的順序是怎樣的。

SQL 查詢的執(zhí)行順序

于是我研究了一下，發(fā)現順序大概是這樣的。SELECT 并不是先執(zhí)行的，而是在第五個。  

這張圖回答了以下這些問題

這張圖與 SQL 查詢的語義有關，讓你知道一個查詢會返回什么，并回答了以下這些問題：

• 可以在 GRROUP BY 之后使用 WHERE 嗎?(不行，WHERE 是在 GROUP BY 之后!)
• 可以對窗口函數返回的結果進行過濾嗎?(不行，窗口函數是 SELECT 語句里，而 SELECT 是在 WHERE 和 GROUP BY 之后)
• 可以基于 GROUP BY 里的東西進行 ORDER BY 嗎?(可以，ORDER BY 基本上是在最后執(zhí)行的，所以可以基于任何東西進行 ORDER BY)
• LIMIT 是在什么時候執(zhí)行?(在最后!)

但數據庫引擎并不一定嚴格按照這個順序執(zhí)行 SQL 查詢，因為為了更快地執(zhí)行查詢，它們會做出一些優(yōu)化，這些問題會在以后的文章中解釋。

所以：

• 如果你想要知道一個查詢語句是否合法，或者想要知道一個查詢語句會返回什么，可以參考這張圖;
• 在涉及查詢性能或者與索引有關的東西時，這張圖就不適用了。

混合因素：列別名

有很多 SQL 實現允許你使用這樣的語法：

SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*) 
FROM table 
GROUP BY full_name 

從這個語句來看，好像 GROUP BY 是在 SELECT 之后執(zhí)行的，因為它引用了 SELECT 中的一個別名。

但實際上不一定要這樣，數據庫引擎可以把查詢重寫成這樣：

SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*) 
FROM table 
GROUP BY CONCAT(first_name, ' ', last_name) 

這樣 GROUP BY 仍然先執(zhí)行。

數據庫引擎還會做一系列檢查，確保 SELECT 和 GROUP BY 中的東西是有效的，所以會在生成執(zhí)行計劃之前對查詢做一次整體檢查。

數據庫可能不按照這個順序執(zhí)行查詢(優(yōu)化)

在實際當中，數據庫不一定會按照 JOIN、WHERE、GROUP BY 的順序來執(zhí)行查詢，因為它們會進行一系列優(yōu)化，把執(zhí)行順序打亂，從而讓查詢執(zhí)行得更快，只要不改變查詢結果。

這個查詢說明了為什么需要以不同的順序執(zhí)行查詢：

SELECT * FROM 
owners LEFT JOIN cats ON owners.id = cats.owner 
WHERE cats.name = 'mr darcy' 

如果只需要找出名字叫“mr darcy”的貓，那就沒必要對兩張表的所有數據執(zhí)行左連接，在連接之前先進行過濾，這樣查詢會快得多，而且對于這個查詢來說，先執(zhí)行過濾并不會改變查詢結果。

[[281073]]

數據庫引擎還會做出其他很多優(yōu)化，按照不同的順序執(zhí)行查詢，不過我并不是這方面的專家，所以這里就不多說了。推薦：MySQL全面優(yōu)化，速度飛起來。

LINQ 的查詢以 FROM 開頭

LINQ(C# 和 VB.NET 中的查詢語法)是按照 FROM…WHERE…SELECT 的順序來的。這里有一個 LINQ 查詢例子：

var teenAgerStudent = from s in studentList 
                      where s.Age > 12 && s.Age < 20 
                      select s; 

pandas 中的查詢也基本上是這樣的，不過你不一定要按照這個順序。我通常會像下面這樣寫 pandas 代碼：

df = thing1.join(thing2)      # JOIN 
df = df[df.created_at > 1000] # WHERE 
df = df.groupby('something', num_yes = ('yes', 'sum')) # GROUP BY 
df = df[df.num_yes > 2]       # HAVING, 對 GROUP BY 結果進行過濾 
df = df[['num_yes', 'something1', 'something']] # SELECT, 選擇要顯示的列 
df.sort_values('sometthing', ascending=True)[:30] # ORDER BY 和 LIMIT 
df[:30] 

這樣寫并不是因為 pandas 規(guī)定了這些規(guī)則，而是按照JOIN/WHERE/GROUP BY/HAVING 這樣的順序來寫代碼會更有意義些。不過我經常會先寫 WHERE 來改進性能，而且我想大多數數據庫引擎也會這么做。

R 語言里的 dplyr 也允許開發(fā)人員使用不同的語法編寫 SQL 查詢語句，用來查詢 Postgre、MySQL 和 SQLite。