sql中groupby的优先级高还是join的优先级高?

SQL查询处理期间；JOIN操作紧接在FROM子句之后执行；因此，JOIN在SELECT语句的整体执行顺序中具有更高的优先级。
具体来说，SQL查询处理的步骤如下：1.FROM：首先从FROM子句指定的表中提取数据。
2.ON或JOIN：然后执行JOIN操作来合并多个表的数据。
3.WHERE：使用WHERE子句中的条件来过滤数据。
4.GROUPBY：执行GROUPBY函数对数据进行分组。
5.HAVING：分组后使用HAVING子句中的条件进行过滤。
6.SELECT：然后确定最终查询结果中的列。
7.DISTINCT：如果存在DISTINCT关键字；重复的行将被删除。
8.ORDERBY：最后，结果按ORDERBY子句的条件排序。
可以看出，JOIN操作紧接在FROM子句之后执行，并且优先于GROUPBY等其他操作。

sql-窗口函数

窗口函数的执行顺序是在FROM、JOIN、WHERE、GROUPBY、HAVING之后，在ORDERBY、LIMIT、SELECTDISTINCT之前。
GROUPBY聚合过程在执行时就完成了，因此不会再产生进一步的数据聚合。
原则上，窗口函数只能写在select子句中。
窗函数主要包括两大类：特殊窗函数，如Rank、dense_rank、row_number等。
以及聚合函数，例如sum、avg、count、max、min等。
窗口函数同时具有分组（partitionby）和排序（orderby）功能。
相比groupby的分组功能，原表的行数并没有减少，因此常用于在组内进行分类。
特殊窗函数主要有Rank、dense_rank、row_number等。
下面是这三个特殊窗口函数的示例：order函数将相同的值并排排序，然后根据实际数量顺序排序。
稠密_rank函数对相同的值进行并行排序，然后不按实际数量排序，而是按并行排序元素的数量+1个元素排序。
row_number函数不会将相同的值按相同的数字排序，而是全部按实际数字排序。
窗口函数中的partitionby和sortingorderby函数即使只写一个也能正常执行。
上面的三个特殊窗口函数中，函数后面的括号不需要任何参数，只需将()留空即可。
上述语句中，ranking不能写成rank，dense_ranking不能写成dense_rank，row_numbers不能写成row_number，即不能使用专有词作为列名。
topN问题有很多种情况。
在某些情况下使用窗口函数更好，而在某些情况下使用其他函数更好。
下面是一个具体情况的示例：topN问题的通用模型应该在from语句中使用子函数并重命名它。
使用窗函数解决topN问题的通用模式是：当使用聚合函数作为窗函数计算时，计算的顺序基于行值和之前的数据。
例如，以sum函数为例，count、avg、max、min等聚合函数都是这样计算的。
所以只有最后一行具有所需的值。
这种计算方法的作用是计算当前值和历史值各自的累加。
可以得出结论，“累积和”问题的通用模型是由窗口函数的topN模型修改而来的指令。
窗函数移动平均线用avg窗函数显示。
上面的窗口函数中使用了rowsXpreceding语句，意思是“前一行”。
示例中的指令是前两行。
得到的结果是自己的成绩和最好的两个同学的平均成绩。
例如：0004号学号的current_avg就是自己和最好的两个同学的平均值。
其他数据也是如此。
计算过程可以很直观的看下图。
在列表的分类中公司业绩方面，窗口函数可以利用移动平均线，直观地展示公司在特定条件下依次排名时最佳业绩的平均值、总和等统计数据。
窗函数可以分为专用窗函数和聚合函数。
其中，专用窗口函数包括Rank、dense_rank、row_number等，以及聚合函数如sum、avg、count、max、min等。
在窗口函数中，分区语句和顺序语句可以省略。
具体差异见下图。
企业中窗口功能的常见用例包括：查找每个部门中排名前N的员工以获得奖励，业务需求“在每个组内排名”，例如：按绩效对每个部门进行排名，比较每个组中高于平均水平的员工。
，累积和问题。
存储过程是存储常用SQL语句的工具，可以避免重复重写相同的SQL。
存储过程可以分为两种类型：无参数和参数化。
定义不带参数的存储过程的形式如下：创建一个存储过程“查询学生表中的学生姓名”，调用时输入以下语句。
定义带参数的存储过程的形式如下：创建一个存储过程，查询“查询学生表中学号‘0001’的学生姓名”。
参数由两部分组成：参数名称和参数类型。
SQL语句中使用的参数与Where中的条件格式相同。
使用存储过程时要注意以下几点：虽然end以分号结尾，但end之前的SQL语句也必须以分号结尾；定义不同的存储过程，使用不同的存储过程名称；观点很简单。
查询没有太大区别，但功能更强大，可以执行更复杂的操作。

SQL语法基础，SQL语句的执行顺序解析（建议收藏）

在测试开发中，SQL语句已经成为必不可少的工具，无论是在开发阶段还是测试阶段，它都是每个IT人员的必备技能。
SQL语句执行跨数据库的基本操作，包括查询、插入、更新和删除数据。
具体分为DML（数据操作语言）和多表映射应用。

DML包含以下SQL语句：

SELECT语句：用于查询数据库中的数据。

Insert语句：用于向数据库表中插入数据。

Update语句：用于更新数据库表中的数据。

DELETE语句：用于从数据库表中删除数据。

在多表连接应用中，涉及到以下SQL语句：

JOIN语句：用于连接两个或多个表并从中检索数据。

GROUPBY语句：用于对数据进行分组，并对每组进行聚合（如SUM、AVG、COUNT等）。

ORDERBY语句：用于根据指定列表对数据进行排序。

WHERE语句：用于指定过滤条件，从数据库中检索符合匹配条件的数据。

软件测试中常用的SQL语句大致可以分为以下几类：

1．数据准备指令：用于准备测试数据，包括插入数据、更新数据、删除数据。
等待。
例如，插入数据的SQL语句为：INSERTINTOtable_name(column1,column2,column3,...)VALUES(value1,value2,value3,...);更新数据的SQL语句为：UPDATEtable_nameSETcolumn1=value1,column2=value2,...WHEREcondition;删除数据的SQL语句为：DELETEFROMtable_nameWHEREcondition;

2．例如查询数据的SQL语句为：SELECTcolumn1,column2,...FROMtable_nameWHEREcondition;统计数据的SQL语句为：SELECTCOUNT(*)FROMtable_nameWHEREcondition聚合数据的SQL语句为：SELECTSUM(column1),AVG(column2),MAX(column3),MIN(column4)FROMtable_nameWHEREcondition;

3特殊情况测试语句：用于测试特殊情况下的数据处理和异常处理。
例如处理空值的SQL语句为：SELECTcolumn1FROMtable_nameWHEREcolumn2ISNULL处理重置值的SQL语句为：SELECTDISTINCTcolumn1FROMtable_nameorder;处理的SQL语句为：SELECTcolumn1,column2,...FROMtable_nameORDERBYcolumn1ASC,column2DESC;

在实际工作中，根据具体情况选择合适的SQL语句进行查询。
总的来说，SQL语句在测试开发中有多种应用，掌握其基础知识和应用场景有助于提高开发和测试效率。

SQL语句执行顺序详解|MySQL

SQL查询语句的执行顺序如下，每一步依次展开：1.FROM子句：作为起点，根据FROM子句中的表顺序执行笛卡尔积来生成虚拟表VT1。
基本表主要是从后到前处理的。
2.ON过滤器：对VT1应用过滤条件，生成VT2。
如果包含OUTERJOIN，则将不匹配的行保留为表中的外部行。
3.JOIN操作：将其他表一一连接起来，并添加保留的表数据，形成VT3，直到处理完FROM子句中的所有表。
4.WHERE过滤器：对VT3应用条件并排除VT4。
分组功能当前不可用，并且列别名只能与SELECT一起使用。
5.GROUPBY：按列对VT4进行分组，形成VT5。
GROUPBY之后，仅允许聚合函数和列别名。
6.AGG_FUNC：计算AVG、SUM等聚合函数并生成VT6。
7.WITH选项：应用ROLLUP或CUBE将聚合结果扩展到所有可能的组合并获得VT7。
VT7值过滤的聚合产生VT8。
9.SELECT：您现在可以从VT8中选择列并对其进行处理以生成VT9。
10.DISTINCT：删除重复行并得到VT10。
GROUPBY之后通常不需要Distinct。
11.ORDERBY：通过对指定列上的VT10进行排序来生成游标VC10。
由于排序成本较高，仅在必要时使用。
12.LIMIT/OFFSET：从VC10中选择指定行，生成VT11并返回结果。
在此示例中，SQL语句的顺序很重要。
例如，WHERE聚合条件必须位于GROUPBY之后。
否则，不会计算合计值并报错。
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