SQL语句的解析过程

SQL语句的解析顺序

简单的说一个sql语句是按照如下的顺序解析的:

  • 1. FROM FROM后面的表标识了这条语句要查询的数据源。和一些子句如,(1-J1)笛卡尔积,(1-J2)ON过滤,(1-J3)添加外部列,所要应用的对象。FROM过程之后会生成一个虚拟表VT1。
  • (1-J1)笛卡尔积 这个步骤会计算两个相关联表的笛卡尔积(CROSS JOIN) ,生成虚拟表VT1-J1。
  • (1-J2)ON过滤 这个步骤基于虚拟表VT1-J1这一个虚拟表进行过滤,过滤出所有满足ON 谓词条件的列,生成虚拟表VT1-J2。
  • (1-J3)添加外部行  如果使用了外连接,保留表中的不符合ON条件的列也会被加入到VT1-J2中,作为外部行,生成虚拟表VT1-J3。
  • 2. WHERE 对VT1过程中生成的临时表进行过滤,满足where子句的列被插入到VT2表中。
  • 3. GROUP BY 这个子句会把VT2中生成的表按照GROUP BY中的列进行分组。生成VT3表。
  • 4. HAVING 这个子句对VT3表中的不同的组进行过滤,满足HAVING条件的子句被加入到VT4表中。
  • 5. SELECT 这个子句对SELECT子句中的元素进行处理,生成VT5表。
  • (5-1)计算表达式 计算SELECT 子句中的表达式,生成VT5-1
  • (5-2)DISTINCT 寻找VT5-1中的重复列,并删掉,生成VT5-2
  • (5-3)TOP 从ORDER BY子句定义的结果中,筛选出符合条件的列。生成VT5-3表
  • ORDER BY 从VT5-3中的表中,根据ORDER BY 子句的条件对结果进行排序,生成VC6表。

客户,订单的查询例子

首先创建一个Customers表,插入如下数据:

customerid city
FISSA Madrid
FRNDO Madrid
KRLOS Madrid
MRPHS Zion

创建一个Orders表,插入如下数据:

orderid customerid
1 FRNDO
2 FRNDO
3 KRLOS
4 KRLOS
5 KRLOS
6 MRPHS
7 NULL

假如我们想要查询来自Madrid的,订单数小于3的客户,并把他们的订单数显示出来,结果按照订单数从小到大进行排序。

复制代码
SELECT C.customerid, COUNT(O.orderid) AS numorders
FROM dbo.Customers AS C
  LEFT OUTER JOIN dbo.Orders AS O
    ON C.customerid = O.customerid
WHERE C.city = 'Madrid'
GROUP BY C.customerid
HAVING COUNT(O.orderid)

<

 3
ORDER BY numorders
复制代码

查询结果为:

customerid numorders
FISSA 0
FRNDO 2

下面我们会详细的讲述sql是怎样计算出这个结果的:

FROM子句

FROM子句标识了需要查询的表,如果指定了表操作,会从左到右的处理,每一个基于一个或者两个表的表操作都会返回一个输出表。左边表的输出结果会作为下一个表操作的输入结果。例如,交表相关的操作有 (1-J1)笛卡尔积,(1-J2)ON过滤器,(1-J3)添加外部列。FROM句子生成虚拟表VT1。

Step 1-J1:执行笛卡尔积(CROSS JOIN)

笛卡尔积会把左右两个表每一行所有可能的组合都列出来生成表VT1-J1,如果左表有m列,右表有n列,那么笛卡尔积之后生成的VT1-J1表将会有m×n列。

Step 1-J1这个步骤等价于执行:

SELECT * from Customers C  CROSS JOIN Orders O

执行结果为:(共有4×7列)

C.customerid C.city O.orderid O.customerid
FISSA Madrid 1 FRNDO
FISSA Madrid 2 FRNDO
FISSA Madrid 3 KRLOS
FISSA Madrid 4 KRLOS
FISSA Madrid 5 KRLOS
FISSA Madrid 6 MRPHS
FISSA Madrid 7 NULL
FRNDO Madrid 1 FRNDO
FRNDO Madrid 2 FRNDO
FRNDO Madrid 3 KRLOS
FRNDO Madrid 4 KRLOS
FRNDO Madrid 5 KRLOS
FRNDO Madrid 6 MRPHS
FRNDO Madrid 7 NULL
KRLOS Madrid 1 FRNDO
KRLOS Madrid 2 FRNDO
KRLOS Madrid 3 KRLOS
KRLOS Madrid 4 KRLOS
KRLOS Madrid 5 KRLOS
KRLOS Madrid 6 MRPHS
KRLOS Madrid 7 NULL
MRPHS Zion 1 FRNDO
MRPHS Zion 2 FRNDO
MRPHS Zion 3 KRLOS
MRPHS Zion 4 KRLOS
MRPHS Zion 5 KRLOS
MRPHS Zion 6 MRPHS
MRPHS Zion 7 NULL
Step 1-J2:应用ON过滤,(JOIN 条件)

ON过滤条件是sql的三个过滤条件(ON,WHERE,HAVING)中最先执行的,ON过滤条件应用于前一步生成的虚拟表(VT1-J1),满足ON过滤条件的行会被加入到虚拟表VT1-J2中。在应用了ON 过滤之后,生成的VT1-J2表如下所示:

C.customerid C.city O.orderid O.customerid
FRNDO Madrid 1 FRNDO
FRNDO Madrid 2 FRNDO
KRLOS Madrid 3 KRLOS
KRLOS Madrid 4 KRLOS
KRLOS Madrid 5 KRLOS
MRPHS Zion 6 MRPHS
Step 1-J3:添加外部列

这个步骤只会出现在使用了外连接的情况。对于外连接(LEFT,RIGHT, or FULL),你可以标记一个或者两个表作为保留表。作为保留表意味着你希望这个表里面的所有列都被返回,即使它里面的数据不满足ON子句的过滤条件。LEFT OUTER JOIN 把左边的表标记为保留表,RIGHTOUTER JOIN把右边的表作为保留表,FULL OUTER JOIN把两个表都标记为保留表.Step 1-J3为根据VT1-J2中的虚拟表,添加了保留表中不满足ON 条件的列,在未保留表中没有对应的列,因此标记为NULL。这个过程生成了虚拟表VT1-J3。

C.customerid C.city O.orderid O.customerid
FISSA Madrid NULL NULL
FRNDO Madrid 1 FRNDO
FRNDO Madrid 2 FRNDO
KRLOS Madrid 3 KRLOS
KRLOS Madrid 4 KRLOS
KRLOS Madrid 5 KRLOS
MRPHS Zion 6 MRPHS

如果FROM子句中有多个表操作运算,sql会按照从左到右的顺序处理,左边生成的临时表结果作为右边表的输入表。

Step 2 WHERE 子句

WHERE过滤被应用到前一步生成的临时表中,根据WHERE过滤条件生成临时表VT2。

注意:由于数据现在还没有被分组,因此现在你不能使用聚合运算-例如:你不能使用这样的句子 WHERE orderdate = MAX(orderdate)。另外你也不能使用SELECT子句中创建的变量别名,因为现在还没有处理SELECT子句-例如你不能写这样的句子:SELECT YEAR(orderdate) AS orderyear . . . WHERE orderyear > 2008.

应用这个过滤

WHERE C.city = 'Madrid'

这时生成的临时表VT2的内容如下:

C.customerid C.city O.orderid O.customerid
FISSA Madrid NULL NULL
FRNDO Madrid 1 FRNDO
FRNDO Madrid 2 FRNDO
KRLOS Madrid 3 KRLOS
KRLOS Madrid 4 KRLOS
KRLOS Madrid 5 KRLOS

在这个例子中,你需要在ON子句中使用ON C.customerid = O.customerid过滤,没有订单的客户在1-J2这一步中被过滤掉,但是在1-J3这一步中作为外部列又被加回来。但是,由于你只想返回来自Madrid的客户,因此你需要在WHERE子句中过滤城市(WHERE C.city = ‘Madrid’),如果你放在ON过滤中,不属于Madrid的客户在添加外部列中会被添加回来。

关于ON 和 WHERE 的区别需要在这里说明一下,ON 和WHERE 的主要区别在于 ON 实在添加外部列之前进行过滤,WHERE 是在之后。ON过滤掉的列会在1-J3中添加回来。如果你不需要添加外部列,那么这两个过滤是相同的。

Step 3 GROUP BY子句

这个子句会把前一步中生成的临时表中的数据进行分组,每一行都会分到并且只分到一个组里,生成虚拟表VT3。VT3表中包含了VT2表中所有的数据,和分组标识符。

这是生成的临时表VT3的内容如下:

Groups
C.customerid
C.customerid C.city O.orderid O.customerid
FISSA FISSA Madrid     NULL NULL
FRNDO FRNDO Madrid 1 FRNDO
FRNDO Madrid 2 FRNDO
KRLOS Madrid 3 KRLOS
KRLOS KRLOS Madrid 4 KRLOS
KRLOS Madrid 5 KRLOS

sql最终返回的结果中,每一个分组必须只能返回一行(除非被过滤掉),因此当一个sql语句中使用了GROUP BY时,在GROUP BY后面处理的子句,如SELECT,HAVING子句等,只能使用出现在GROUP BY后面的列,对于没有出现GROUP BY后面的列必须使用聚合函数(如 MAX ,MIN,COUNT,AVG等),保证每一个GROUP只返回一行。

Step 4 HAVING子句

HAVING子句用来过滤前一步生成的临时表,并且只作用于分组后的数据,满足HAVING条件的GROUP被添加到虚拟表VT4中。

当应用了这个过滤:

HAVING COUNT(O.orderid) < 3

之后,生成的VT4表内容如下:

Groups
C.customerid
C.customerid C.city O.orderid O.customerid
FISSA FISSA Madrid     NULL NULL
FRNDO FRNDO Madrid 1 FRNDO
FRNDO Madrid 2 FRNDO

需要注意的一点是,这里面使用的是COUNT(O.orderid),而不是COUNT(*),由于这个查询中添加了外部列,COUNT方法会忽略NULL的列,导致出现了你不想要的结果。

Step 5 SELECT 子句

尽管出现在sql语句的最前面,SELECT在第五步的时候才被处理,SELECT子句返回的表会最终返回给调用者。这个子句包含三个子阶段:(5-1)计算表达式,(5-2) 处理DISTINCT,(5-3)应用TOP过滤。

Step 5-1 计算表达式

SELECT子句中的表达式可以返回或者操作前一步表中返回的基本列。如果这个sql语句是一个聚合查询,在Step 3之后,你只能使用GROUP BY中的列,对不属于GROUP集合中的列必须使用聚合运算。不属于FROM表中基本列的必须为其起一个别名,如YEAR(orderdate) AS orderyear。

注意:在SELECT子句中创建的别名,不能在之前的Step中使用,即使在SELECT子句中也不能。原因是sql的很多操作是同时操作(all at once operation),至于什么是all-at-once operation这里就不再介绍了。因此,SELECT子句中创建的别名只能在后面的子句中使用,如ORDER BY。例如:SELECT YEAR(orderdate) AS orderyear . . . ORDER BY orderyear。

在这个例子中:

SELECT C.customerid, COUNT(O.orderid) AS numorders

结果会得到一个虚拟表VT5-1:

C.customerid numorders
FIFSSA 0
FRNDO 2

Step 5-2:应用DISTINCT子句

如果sql语句中使用了DISTINCT,sql会把重复列去掉,生成虚拟表VT5-2。

Step 5-3:应用TOP选项

TOP选项是T-SQL提供的一个功能,用来表示显示多少行。基于ORDER BY子句定义的顺序,指定个数的列会被查询出来。这个过程生成虚拟表VT5-3。

正如上文提到的,这一步依赖于ORDER BY定义的顺序来决定哪些列应该显示在前面。如果你没有指定结果的ORDER BY顺序,也没有使用WITH TIES子句 ,每一次的返回结果可能会不一致。

在我们的例子中,Step 5-3被省略了,因为我们没有使用TOP关键字。

Step 6:ORDER BY子句

前一步返回的虚拟表在这一步被排序,根据ORDER BY子句指定的顺序,返回游标VC6。ORDER BY子句也是唯一一个可以使用SELECT子句创建的别名的地方。

注意:这一步和之前不同的地方在于,这一步返回的结果是一个游标,而不是表。sql是基于集合理论的,一个集合没有对他的行定义顺序,它只是一个成员的逻辑集合,因此成员的顺序并不重要。带有ORDER BY子句的sql返回一个按照特定序列组织每一行的对象。ANSI 把这样的一个对象叫游标。理解这一点对你了解sql很重要。

sql-processForm here

Advertisements

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s