SQL查询的底层运行原理深入分析

网络编程 2021-07-05 16:49www.168986.cn编程入门
这篇文章主要给大家介绍了关于SQL查询的底层运行原理,文中通过实例代码结束的非常详细,对大家学习或者使用SQL具有一定的参考学习价值,需要的朋友们狼蚁网站SEO优化来一起学习学习吧

前言

SQL 语言无处不在。SQL 已经不仅仅是技术人员的专属技能了,似乎人人都会写SQL,就如同人人都是产品经理一样。如果你是做后台开发的,那么CRUD就是家常便饭。如果你是做数仓开发的,那么写SQL可能占据了你的大部分工作时间。我们在理解 SELECT 语法的时候,还需要了解 SELECT 执行时的底层原理。只有这样,才能让我们对 SQL 有更深刻的认识。本文分享将逐步分解SQL的执行过程,希望对你有所帮助。

数据准备

本文旨在说明SQL查询的执行过程,不会涉及太复杂的SQL操作,主要涉及两张表 citizen 和 city ,具体数据如下所示

CREATE TABLE citizen ( 
 name CHAR ( 20 ), 
 city_id INT ( 10 ) 
);


CREATE TABLE city (
 city_id INT ( 10 ), 
 city_name CHAR ( 20 ) 
);

INSERT INTO city
VALUES
 ( 1, "上海" ),
 ( 2, "北京" ),
 ( 3, "杭州" );
 
 
INSERT INTO citizen
VALUES
("tom",3),
("jack",2),
("robin",1),
("jasper",3),
("kevin",1),
("rachel",2),
("trump",3),
("lilei",1),
("hanmeiei",1);

查询执行顺序

本文所涉及的查询语句如下,主要是citizen表与city表进行join,然后筛掉city_name != "上海"的数据,接着按照city_name进行分组,统计每个城市总人数大于2的城市,具体如下

查询语句

SELECT 
 city.city_name AS "City",
 COUNT() AS "citizen_t"
FROM citizen
 JOIN city ON citizen.city_id = city.city_id 
WHERE city.city_name != '上海'
GROUP BY city.city_name
HAVING COUNT() >= 2
ORDER BY city.city_name ASC
LIMIT 2

执行步骤

上面SQL查询语句的书写书序是

SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ...

执行顺序并不是这样,具体的执行顺序如下步骤所示

  • 1.获取数据 ( From, Join )
  • 2.过滤数据 ( Where )
  • 3.分组 ( Group by )
  • 4.分组过滤 ( Having )
  • 5.返回查询字段 ( Select )
  • 6.排序与分页 ( Order by & Limit / Offset )

尖叫提示本文旨在说明通用的SQL执行底层原理,对于其优化技术不做考虑,比如谓词下推、投影下推等等。

执行的底层原理

其实上面所说的SQL执行顺序就是所谓的底层原理,当我们在执行SELECT语句时,每个步骤都会产生一张 虚拟表(virtual table) ,在执行下一步骤时,会将该虚拟表作为输入。指的注意的是,这些过程是对用户透明的。

你可以注意到,SELECT 是先从FROM 这一步开始执行的。在这个阶段,如果是多张表进行JOIN,还会经历狼蚁网站SEO优化的几个步骤

获取数据 ( From, Join )

  • 会通过 CROSS JOIN 求笛卡尔积,相当于得到虚拟表 vt1-1;
  • 接着通过ON 条件进行筛选,虚拟表 vt1-1 作为输入,输出虚拟表 vt1-2;
  • 添加外部行。我们使用的是左连接、右链接或者全连接,就会涉及到外部行,也就是在虚拟表 vt1-2 的基础上增加外部行,得到虚拟表 vt1-3

过滤数据 ( Where )

经过上面的步骤,我们得到了一张最终的虚拟表vt1,在此表之上作用where过滤,通过筛选条件过滤掉不满足条件的数据,从而得到虚拟表vt2。

分组 ( Group by )

经过where过滤操作之后,得到vt2。接下来进行GROUP BY操作,得到中间的虚拟表vt3。

分组过滤 ( Having )

在虚拟表vt3的基础之上,使用having过滤掉不满足条件的聚合数据,得到vt4。

返回查询字段 ( Select )

当我们完成了条件筛选部分之后,就可以筛选表中提取的字段,也就是进入到 SELECT 和 DISTINCT 阶段。在 SELECT 阶段会提取目标字段,然后在 DISTINCT 阶段过滤掉重复的行,分别得到中间的虚拟表 vt5-1 和 vt5-2。

排序与分页 ( Order by & Limit / Offset )

当我们提取了想要的字段数据之后,就可以按照指定的字段进行排序,也就是 ORDER BY 阶段,得到虚拟表 vt6。在 vt6 的基础上,取出指定行的记录,也就是 LIMIT 阶段,得到最终的结果,对应的是虚拟表 vt7

详细执行步骤分析

Step 1:获取数据 ( From, Join )

FROM citizen
JOIN city

该过程的第一步是执行From子句中的语句,然后执行Join子句。这些操作的结果是得到两个表的笛卡尔积。

name city_id city_id city_name
tom 3 1 上海
tom 3 2 北京
tom 3 3 杭州
jack 2 1 上海
jack 2 2 北京
jack 2 3 杭州
robin 1 1 上海
robin 1 2 北京
robin 1 3 杭州
jasper 3 1 上海
jasper 3 2 北京
jasper 3 3 杭州
kevin 1 1 上海
kevin 1 2 北京
kevin 1 3 杭州
rachel 2 1 上海
rachel 2 2 北京
rachel 2 3 杭州
trump 3 1 上海
trump 3 2 北京
trump 3 3 杭州
lilei 1 1 上海
lilei 1 2 北京
lilei 1 3 杭州
hanmeiei 1 1 上海
hanmeiei 1 2 北京
hanmeiei 1 3 杭州

在FROM和JOIN执行结束之后,会按照JOIN的ON条件,筛选所需要的行

ON citizen.city_id = city.city_id

name city_id city_id city_name
tom 3 3 杭州
jack 2 2 北京
robin 1 1 上海
jasper 3 3 杭州
kevin 1 1 上海
rachel 2 2 北京
trump 3 3 杭州
lilei 1 1 上海
hanmeiei 1 1 上海

Step 2:过滤数据 ( Where )

获得满足条件的行后,将传递给Where子句。这将使用条件表达式评估每一行。如果行的计算结果不为true,则会将其从集合中删除。

WHERE city.city_name != '上海'

name city_id city_id city_name
tom 3 3 杭州
jack 2 2 北京
jasper 3 3 杭州
rachel 2 2 北京
trump 3 3 杭州

Step 3:分组 ( Group by )

下一步是执行Group by子句,它将具有相同值的行分为一组。此后,将按组对所有Select表达式进行评估,而不是按行进行评估。

GROUP BY city.city_name

GROUP_CONCAT(citizen. name ) city_id city_name
jack,rachel 2 北京
tom,jasper,trump 3 杭州

Step 4:分组过滤 ( Having )

对分组后的数据使用Having子句所包含的谓词进行过滤

HAVING COUNT() >= 2

Step 5:返回查询字段 ( Select )

在此步骤中,处理器将评估查询结果将要打印的内容,以及是否有一些函数要对数据运行,例如Distinct,Max,Sqrt,Date,Lower等等。本案例中,SELECT子句只会打印城市名称和其对应分组的count()值,并使用标识符“ City”作为city_name列的别名。

SELECT 
 city.city_name AS "City",
 COUNT() AS "citizen_t"

city citizen_t
北京 2
杭州 3

Step 6:排序与分页 ( Order by & Limit / Offset )

查询的处理步骤涉及结果集的排序与输出大小。在我们的示例中,按照字母顺序升序排列,并输出两条数据结果。

ORDER BY city.city_name ASC
LIMIT 2

city citizen_t
北京 2
杭州 3

本文主要剖析了SQL语句的执行顺序和底层原理,基本的SQL查询会分为六大步骤。本文结合具体事例,给出了每一步骤的详细结果,这样会对其执行的底层原理有更加深刻的认识。

到此这篇关于SQL查询的底层运行原理深入分析的文章就介绍到这了,更多相关SQL查询底层运行原理内容请搜索狼蚁SEO以前的文章或继续浏览狼蚁网站SEO优化的相关文章希望大家以后多多支持狼蚁SEO!

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