图解 SQL 执行顺序,通俗易懂!
Posted 程序员小灰
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了图解 SQL 执行顺序,通俗易懂!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
这是一条标准的查询语句:
![](https://image.cha138.com/20220912/33fef5a08e634ce380d9e95027a4ede9.jpg)
数据的关联过程
数据库中的两张表
![](https://image.cha138.com/20220912/6faff37ddd244ee4b18d535926d93085.jpg)
from&join&where
用于确定我们要查询的表的范围,涉及哪些表。另外,最新最全的 mysql 面试题整理好了,微信搜索Java面试库小程序在线刷题。
from table1 join table2 on table1.id=table2.id
from table1,table2 where table1.id=table2.id
我们会得到满足关联条件的两张表的数据,不加关联条件会出现笛卡尔积。
![](https://image.cha138.com/20220912/b1b021cc355f418a9ebe7ef1d5467d7d.jpg)
group by
按照我们的分组条件,将数据进行分组,但是不会筛选数据。最新面试题整理好了,大家可以在Java面试库小程序在线刷题。
比如我们按照即id的奇偶分组
![](https://image.cha138.com/20220912/80b593c2d3fb4c1ea9826bf7ddf6d0b1.jpg)
having&where
having中可以是普通条件的筛选,也能是聚合函数。而where只能是普通函数,一般情况下,有having可以不写where,把where的筛选放在having里,SQL语句看上去更丝滑。
先分组再删除不满足having条件的数据,这两种方法有区别吗,几乎没有!点击关注公众号,Java干货及时送达
100/2=50,此时我们把100拆分
(10+10+10+10+10…)/2=5+5+5+…+5=50
,只要筛选条件没变,即便是分组了也得满足筛选条件,所以where后group by 和group by再having是不影响结果的!
不同的是,having语法支持聚合函数,其实having的意思就是针对每组的条件进行筛选。我们之前看到了普通的筛选条件是不影响的,但是having还支持聚合函数,这是where无法实现的。
当前数据分组情况
![](https://image.cha138.com/20220912/6c5d886a9a444e18abd96e19f5fccb51.jpg)
执行having的筛选条件,可以使用聚合函数。筛选掉工资小于各组平均工资的having salary<avg(salary)
![](https://image.cha138.com/20220912/aad958d623384e2c9bb65d1cedbd6e6c.jpg)
select
分组结束之后,我们再执行select语句,因为聚合函数是依赖于分组的,聚合函数会单独新增一个查询出来的字段,这里用紫色表示,这里我们两个id重复了,我们就保留一个id,重复字段名需要指向来自哪张表,否则会出现唯一性问题。最后按照用户名去重。
select employee.id,distinct name,salary, avg(salary)
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将各组having之后的数据再合并数据。最新面试题整理好了,大家可以在Java面试库小程序在线刷题。
![](https://image.cha138.com/20220912/c05443e5261b4cd9a40647012d2439b1.jpg)
order by
最后我们执行order by 将数据按照一定顺序排序,比如这里按照id排序。如果此时有limit那么查询到相应的我们需要的记录数时,就不继续往下查了。
![](https://image.cha138.com/20220912/15e20a75f9f7419989acffb97e42e9de.jpg)
limit
记住limit是最后查询的,为什么呢?假如我们要查询年级最小的三个数据,如果在排序之前就截取到3个数据。实际上查询出来的不是最小的三个数据而是前三个数据了,记住这一点。
我们如果limit 0,3窃取前三个数据再排序,实际上最少工资的是2000,3000,4000。你这里只能是4000,5000,8000了。
![](https://image.cha138.com/20220912/76a979152bc441e79d98e7d3622d0879.jpg)
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44141495/article/details/108744720
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