在 SQL 查询中，查询的执行顺序并不是按照语句中编写的顺序执行的，实际上，SQL 的执行顺序是由数据库查询优化器决定的。理解 SQL 查询的执行顺序对调优查询性能非常重要，特别是在涉及复杂查询时。

1. SQL 查询执行的顺序

虽然 SQL 查询语句看起来是从上到下逐步执行的，但数据库会根据内部的执行计划重新安排各个部分的执行顺序。标准的 SQL 执行顺序如下：

1. FROM: 从数据源（表、视图或连接）中检索数据。

2. ON: 对连接条件进行过滤（如果使用了连接操作，如 JOIN）。

3. JOIN: 执行连接操作，合并不同的数据集。

4. WHERE: 对数据应用过滤条件，排除不符合条件的行。

5. GROUP BY: 对数据进行分组。

6. HAVING: 对分组后的数据应用过滤条件。

7. SELECT: 选择并返回列，确定需要查询的字段。

8. DISTINCT: 去除重复的行。

9. ORDER BY: 对结果进行排序。

10. LIMIT / OFFSET: 限制返回的结果集大小或偏移量。

注意：SELECT 语句是在查询的最后阶段执行的，它是结果集返回给用户的那一部分。但数据库通常会先执行数据检索、过滤、分组等操作，再进行选择列和去重的操作。

2. 执行顺序分析

让我们通过一个具体的例子来详细分析 SQL 查询的执行顺序。

假设我们有以下 SQL 查询：

SELECT customer_id, COUNT(order_id)
FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id
WHERE order_date > '2024-01-01'
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(order_id) > 5
ORDER BY COUNT(order_id) DESC
LIMIT 10;

执行步骤：

1. FROM:

• 选择 orders 表和 customers 表，确定数据源。

• 如果查询涉及到多个表（如 JOIN），数据库会首先确定哪些表和数据源需要被读取。

2. JOIN:

• 执行 JOIN 操作，合并 orders 和 customers 表。这里会按照 orders.customer_id = customers.customer_id 的条件进行连接。

3. ON:

• 在连接操作中，会根据 ON 子句指定的连接条件，过滤出符合条件的行。

• 此步骤实际上会应用连接的条件，决定哪些行应该被连接。

4. WHERE:

• 应用 WHERE 子句的过滤条件。这里是 order_date > '2024-01-01'，它会过滤出满足条件的行。注意，WHERE 是过滤行的步骤，作用于连接后的数据集。

5. GROUP BY:

• 将符合条件的结果按 customer_id 分组。GROUP BY 会根据指定的列（此处为 customer_id）对数据进行聚合。

6. HAVING:

• 对 GROUP BY 后的分组数据应用过滤条件。HAVING COUNT(order_id) > 5 会保留那些订单数大于 5 的客户分组。HAVING 主要用于过滤聚合后的数据，WHERE 是用于过滤原始数据的。

7. SELECT:

• 执行 SELECT 子句，决定从每个分组中提取哪些列。此时，customer_id 和聚合函数 COUNT(order_id) 会被选择并返回。

8. DISTINCT (如果存在):

• 如果查询包含 DISTINCT 关键字，它将在这一阶段去除重复的行。

9. ORDER BY:

• 对结果进行排序。ORDER BY COUNT(order_id) DESC 会根据订单数降序排序返回结果。

10. LIMIT / OFFSET:

• 最后，应用 LIMIT 和 OFFSET 子句，限制返回结果的数量或偏移量。LIMIT 10 表示只返回前 10 条记录。

3. 为什么 SELECT 是最后执行的？

理解 SELECT 作为最后执行的操作，需要从 SQL 查询的优化角度考虑。SQL 查询的设计本意是让数据库引擎从底层开始处理数据（即从数据源提取数据、连接、过滤），直到用户需要的最终结果，这时才是数据选择的阶段。

以下是具体的原因：

• 数据检索与过滤优先：执行计划从底层表中检索数据，并根据查询条件（WHERE）和连接条件（JOIN）过滤数据。如果在这时就进行 SELECT，将会浪费资源提取不必要的字段。

• 聚合与分组优先：在执行 SELECT 之前，数据库需要先进行数据的分组（GROUP BY），然后根据分组的结果应用聚合函数（如 COUNT()、SUM()、AVG() 等）。只有在分组和聚合之后，才能知道哪些列需要被选取，并根据这些结果生成最终的输出。

• 排序与限制：数据库通常会在生成了满足查询条件的完整结果集后，才进行排序（ORDER BY）和限制（LIMIT）操作。如果早早执行 SELECT，排序和去重可能会浪费资源。

4. 执行顺序的示例：

假设你有以下查询：

SELECT product_id, COUNT(order_id)
FROM orders
JOIN products ON orders.product_id = products.product_id
WHERE order_date > '2023-01-01'
GROUP BY product_id
HAVING COUNT(order_id) > 10
ORDER BY COUNT(order_id) DESC;

执行步骤（按顺序）：

1. FROM: 从 orders 和 products 表中获取数据。

2. JOIN: 将 orders 表和 products 表连接起来，条件是 orders.product_id = products.product_id。

3. WHERE: 过滤出 order_date > '2023-01-01' 的记录。

4. GROUP BY: 按 product_id 对结果进行分组。

5. HAVING: 保留那些 COUNT(order_id) > 10 的产品。

6. SELECT: 返回 product_id 和计算的 COUNT(order_id)。

7. ORDER BY: 按照订单数降序排列结果。

8. LIMIT (如果有的话): 限制返回的行数。

5. 总结

• SQL 查询的执行顺序从逻辑上与我们编写查询时的顺序不同，SQL 引擎会根据执行计划优化查询。

• SELECT 是在查询的最后执行的，原因是查询执行计划需要先完成数据检索、连接、过滤、分组等操作，然后再根据需要选择和输出列。

• SELECT 作为最后步骤是为了确保只有在完成所有计算和过滤后，数据库才会提取最终所需的列，从而避免无谓的计算和资源浪费。

理解 SQL 查询的执行顺序是优化 SQL 查询性能和调试复杂查询的重要基础。

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