SQL 查詢的執行順序

這張圖與 sql 查詢的語義有關，讓你知道乙個查詢會返回什麼，並回答了以下這些問題：

但資料庫引擎並不一定嚴格按照這個順序執行 sql 查詢，因為為了更快地執行查詢，它們會做出一些優化，這些問題會在以後的文章中解釋。

所以：有很多 sql 實現允許你使用這樣的語法：

select concat(first_name, '
', last_name) as full_name, count(1
)from
table
group
by full_name

從這個語句來看，好像 group by 是在 select 之後執行的，因為它引用了 select 中的乙個別名。但實際上不一定要這樣，資料庫引擎可以把查詢重寫成這樣：

select concat(first_name, '
', last_name) as full_name, count(1
)from
table
group
by concat(first_name, '
', last_name)

這樣 group by 仍然先執行。

資料庫引擎還會做一系列檢查，確保 select 和 group by 中的東西是有效的，所以會在生成執行計畫之前對查詢做一次整體檢查。

在實際當中，資料庫不一定會按照 join、where、group by 的順序來執行查詢，因為它們會進行一系列優化，把執行順序打亂，從而讓查詢執行得更快，只要不改變查詢結果。

這個查詢說明了為什麼需要以不同的順序執行查詢：

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」的貓，那就沒必要對兩張表的所有資料執行左連線，在連線之前先進行過濾，這樣查詢會快得多，而且對於這個查詢來說，先執行過濾並不會改變查詢結果。

資料庫引擎還會做出其他很多優化，按照不同的順序執行查詢，不過我並不是這方面的專家，所以這裡就不多說了。

linq（c#和 vb.net 中的查詢語法）是按照 from…where…select 的順序來的。這裡有乙個 linq 查詢例子：

var teenagerstudent =
from s in
studentlist
where s.age >
12&& s.age <
20select s;

pandas 中的查詢也基本上是這樣的，不過你不一定要按照這個順序。我通常會像下面這樣寫 pandas **：

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] #
h**ing, 對 group by 結果進行過濾
df = df[['
num_yes
', '
something1
', '
something
']] #
select, 選擇要顯示的列
df.sort_values('
sometthing
', ascending=true)[:30] #
order by 和 limit
df[:30]

這樣寫並不是因為 pandas 規定了這些規則，而是按照 join/where/group by/h**ing 這樣的順序來寫**會更有意義些。不過我經常會先寫 where 來改進效能，而且我想大多數資料庫引擎也會這麼做。

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