SQL语句的书写顺序与实际执行顺序的差异,以及如何利用执行顺序优化查询性能
文章目录
- 1. SQL 的书写顺序
- 1.1 SQL 语句的通常书写顺序
- 1.2 书写顺序对 SQL 查询结构的影响
- 1.3 在多表查询中的 JOIN 条件影响
- 2. SQL 的执行顺序
- 2.1 执行顺序与书写顺序的差异
- 2.2 执行顺序对结果生成的影响
- 2.3 WHERE 与 HAVING 子句的区别
- 3. SQL 执行顺序的优化
- 3.1 调整查询执行顺序以优化性能
- 3.2 执行顺序相关原则
- 3.3 使用 EXPLAIN 查看 SQL 执行计划
- 3.4 WHERE 子句中条件的排列顺序
- 4. 总结
SQL 查询是数据库系统中最常用的操作之一,然而 SQL 语句的书写顺序和实际执行顺序通常并不一致。理解两者的差异,对于优化查询性能至关重要。本文将系统性地讨论 SQL 语句的书写顺序和执行顺序的差异,解释 SQL 引擎为何采用不同的执行顺序,并提供通过优化执行顺序提升查询性能的最佳实践。
1. SQL 的书写顺序
1.1 SQL 语句的通常书写顺序
SQL 语句的书写通常遵循如下顺序:
- SELECT:指定查询返回的列
- FROM:定义查询的基础表
- JOIN:用于多表查询的表连接
- WHERE:筛选数据
- GROUP BY:根据一个或多个列进行分组
- HAVING:对分组后的数据进一步筛选
- ORDER BY:对查询结果排序
- LIMIT:限制返回行数
这个书写顺序直观明了,帮助我们理解查询的结构。例如,在 SELECT 中引用的列必须在 FROM 中的表内,且 WHERE 子句定义了从数据集中筛选出符合条件的数据。
1.2 书写顺序对 SQL 查询结构的影响
SQL 书写顺序提供了查询的逻辑流程,并确保表达查询需求的完整性。然而,SQL 引擎不按照书写顺序执行查询。调整书写顺序会导致查询含义发生变化,从而影响查询结果。例如,将 WHERE 和 GROUP BY 子句位置互换会导致完全不同的输出,因为 WHERE 过滤的是原始数据,而 GROUP BY 作用于过滤后的结果。
1.3 在多表查询中的 JOIN 条件影响
多表查询中的 JOIN 条件决定了表连接后的结果集。常见多表查询写法及技巧包括:
- INNER JOIN:返回满足条件的匹配行。
- LEFT JOIN:返回左表的所有行和右表匹配的行。
- RIGHT JOIN:返回右表的所有行和左表匹配的行。
- FULL JOIN:返回两表的所有行,不匹配的部分填充 NULL。
合理的 JOIN 书写可有效减少结果集大小,提升性能。JOIN 条件会直接影响结果集的结构和大小,因此在多表查询中安排 JOIN 的顺序和条件对结果集质量和性能至关重要。
2. SQL 的执行顺序
SQL 引擎通常并不按照书写顺序执行查询,而是遵循一种逻辑执行顺序:
- FROM:首先确定基础表。
- JOIN:对多表查询进行连接。
- WHERE:在分组前进行数据的初步过滤。
- GROUP BY:将过滤后的数据进行分组。
- HAVING:对分组后的结果进一步筛选。
- SELECT:确定输出的列。
- ORDER BY:对最终结果排序。
- LIMIT:限制返回行数。
这种执行顺序决定了数据筛选、分组、和输出列的顺序和效率,SQL 引擎通过先过滤后分组、最后排序的方式减少了数据处理的成本。
2.1 执行顺序与书写顺序的差异
SQL 引擎采用这种执行顺序的原因是优化数据处理流程。它通过分步筛选数据、降低中间数据集的大小,以达到提升性能的目的。
2.2 执行顺序对结果生成的影响
例如,SELECT 子句用于最终结果集的列选择。倘若我们在 SELECT 中调用了非分组列,SQL 会抛出错误,因为查询的列必须在分组列内,或通过聚合函数返回。HAVING 子句则仅能作用于 GROUP BY 之后的结果,因此更适用于分组后的数据筛选。
2.3 WHERE 与 HAVING 子句的区别
- WHERE:在分组前对数据进行过滤。适合基础数据集的初步筛选,能够减小数据集的大小。
- HAVING:在分组后对结果进行过滤。适合对分组后的数据集进行精细化筛选。
示例:
SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
WHERE age > 30
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 5000;
在此查询中,WHERE
筛选出年龄大于 30 的员工后再进行分组;HAVING
则在分组后筛选出平均薪资高于 5000 的部门。
3. SQL 执行顺序的优化
3.1 调整查询执行顺序以优化性能
SQL 查询优化的一个常见做法是根据执行顺序调整查询。例如:
- 在 WHERE 和 JOIN 中尽量使用索引字段,从而减少数据扫描的行数。
- 避免 SELECT*,明确所需列。
- 使用条件限制和聚合,减少需要排序和分组的数据量。
3.2 执行顺序相关原则
- 避免 SELECT*:SELECT * 会导致所有列的读取,加重数据库负担。
- 在索引字段上进行 WHERE 和 JOIN:这样能有效利用索引来加快数据查找。
- 合理安排条件顺序:在 WHERE 子句中,过滤条件可以按照过滤率由高到低排列,减少后续条件的处理量。
3.3 使用 EXPLAIN 查看 SQL 执行计划
通过 EXPLAIN
语句可以查看 SQL 的执行计划,包含每个子句的执行顺序、扫描的行数及所用索引。例如:
EXPLAIN SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
WHERE age > 30
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 5000;
通过 EXPLAIN
的输出,能看到 SQL 引擎对各子句的执行顺序和效率,可以帮助识别瓶颈。
3.4 WHERE 子句中条件的排列顺序
条件的排列顺序也会影响 SQL 的执行效率。通常,最能过滤掉数据的条件应放在最前面,例如布尔判断、主键和唯一性索引字段等优先放置。
查询优化:SQL 查询优化:深入探讨与综合案例(合适的索引:单列、复合、全文、聚簇索引;避免 SELECT *、使用 LIMIT 、免使用子查询,使用 JOIN 替代、分而治之、SQL 优化案例:综合实践)
4. 总结
SQL 的书写顺序和执行顺序并不一致,理解执行顺序对于编写高效的 SQL 语句至关重要。通过合理利用执行顺序,避免 SELECT *、在 WHERE 和 JOIN 中使用索引、以及使用 EXPLAIN
分析执行计划,能够有效提升查询性能。理解 SQL 引擎的执行逻辑,是优化查询的关键所在。