我一直以为SQL先执行SELECT语句？一个窗口函数，我突然发现错了

我一直以为SQL先执行SELECT语句？一个窗口函数，我突然发现错了

每一个程序猿，在刚拿到一个测试数据库的时候，第一件事，我想无出其右，select * from table，反正我是这样，先看一下数据库大小，直接执行一下，剩下的再说，除了莫名其妙的装X之外，还有一个很大的原因就是很多 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 并不是最先执行的，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 之前!)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。

所以：

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，上面的那张图在涉及查询性能或者与索引有关的东西时，那张图就不适用了。

混合因素：列别名

有很多 SQL 实现允许你使用这样的语法：

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 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：

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：

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。

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，不过你不一定要按照这个顺序。我通常会像下面这样写 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。

有的时候就是这样，我们大众普遍接受的，可能最后发现是错的，就像陈思成的那个电影说的，我们曾经认为根本没有的，后来发现;它确确实实存在。有一些我们深信不疑的，后来却明白;根本就没有。

哈哈哈，还突然文艺了一次，好啦，今天的内容到这里就结束了，也想提一个建议给大家，希望大家在平时工作的时候不要忘记学习，有的时候，我们以为的真不的一定是我们以为的，深入研究一下，编程的魅力才会得到真实的展现

对于数据库的优化，我整理了这样的一张思维导图，有需要的朋友，关注+转发后，私信“资料”查看获取方式吧

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