你确定SQL查询都是以SELECT开始的？

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”。

作者：佚名来源：Java技术栈|2019-11-01 17:15

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 并不是先执行的，而是在第五个。 

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 之后!)
• 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。

• 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，可以参考这张图;
• 在涉及查询性能或者与索引有关的东西时，这张图就不适用了。

混合因素：列别名

有很多 SQL 实现允许你使用这样的语法：

1. SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*) 
2. FROM table 
3. GROUP 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：

1. SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*) 
2. FROM table 
3. GROUP 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：

1. SELECT * FROM 
2. owners LEFT JOIN cats ON owners.id = cats.owner 
3. WHERE 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。推荐：MySQL全面优化，速度飞起来。

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：

1. var teenAgerStudent = from s in studentList 
2.                       where s.Age > 12 && s.Age < 20 
3.                       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：

1. df = thing1.join(thing2)      # JOIN 
2. df = df[df.created_at > 1000] # WHERE 
3. df = df.groupby('something', num_yes = ('yes', 'sum')) # GROUP BY 
4. df = df[df.num_yes > 2]       # HAVING, 对 GROUP BY 结果进行过滤 
5. df = df[['num_yes', 'something1', 'something']] # SELECT, 选择要显示的列 
6. df.sort_values('sometthing', ascending=True)[:30] # ORDER BY 和 LIMIT 
7. df[:30] 

这样写并不是因为 pandas 规定了这些规则，而是按照JOIN/WHERE/GROUP BY/HAVING 这样的顺序来写代码会更有意义些。不过我经常会先写 WHERE 来改进性能，而且我想大多数数据库引擎也会这么做。

R 语言里的 dplyr 也允许开发人员使用不同的语法编写 SQL 查询语句，用来查询 Postgre、MySQL 和 SQLite。

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