为何 SQL 查询不是先执行 SELECT 语句？

做者：Julia Evans 译者：无明
连接：infoq.cn/article/Oke8hgilga3PTZ3gWvbg

不少 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”是否能够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 以后，因此不能”。

因而我又想到了另外一个问题：SQL 查询的执行顺序是怎样的？

好像这个问题应该很好回答，毕竟本身已经写了上万个 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

因而我研究了一下，发现顺序大概是这样的。SELECT 并非最早执行的，而是在第五个。

这张图回答了如下这些问题

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，并回答了如下这些问题：

• 能够在 GRROUP BY 以后使用 WHERE 吗？（不行，WHERE 是在 GROUP BY 以前！）
• 能够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 以后）
• 能够基于 GROUP BY 里的东西进行 ORDER BY 吗？（能够，ORDER BY 基本上是在最后执行的，因此能够基于任何东西进行 ORDER BY）
• LIMIT 是在何时执行？（在最后！）

但数据库引擎并不必定严格按照这个顺序执行 SQL 查询，由于为了更快地执行查询，它们会作出一些优化，这些问题会在之后的文章中解释。

因此：

• 若是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，能够参考这张图；
• 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

有不少 SQL 实现容许你使用这样的语法：

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

从这个语句来看，好像 GROUP BY 是在 SELECT 以后执行的，由于它引用了 SELECT 中的一个别名。但实际上不必定要这样，数据库引擎能够把查询重写成这样：

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

这样 GROUP BY 仍然先执行。

数据库引擎还会作一系列检查，确保 SELECT 和 GROUP BY 中的东西是有效的，因此会在生成执行计划以前对查询作一次总体检查。

数据库可能不按照这个顺序执行查询（优化）

在实际当中，数据库不必定会按照 JOIN、WHERE、GROUP BY 的顺序来执行查询，由于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。

这个查询说明了为何须要以不一样的顺序执行查询：

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

若是只须要找出名字叫“mr darcy”的猫，那就不必对两张表的全部数据执行左链接，在链接以前先进行过滤，这样查询会快得多，并且对于这个查询来讲，先执行过滤并不会改变查询结果。

数据库引擎还会作出其余不少优化，按照不一样的顺序执行查询，不过我并非这方面的专家，因此这里就很少说了。

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：

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

pandas 中的查询也基本上是这样的，不过你不必定要按照这个顺序。我一般会像下面这样写 pandas 代码：

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, 对 GROUP BY 结果进行过滤
df = df[['num_yes', 'something1', 'something']] # SELECT, 选择要显示的列
df.sort_values('sometthing', ascending=True)[:30] # ORDER BY 和 LIMIT
df[:30]

这样写并非由于 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。不过我常常会先写 WHERE 来改进性能，并且我想大多数数据库引擎也会这么作。

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