sql语句执行顺序优先级是什么？

那天我在清理电脑的时候，发现了一张2 01 9 年的笔记，上面是SQL执行顺序的流程图。
颜色已经褪色了。
我记得试图找出为什么查询运行得如此缓慢。
这具体是哪个项目呢？好像是电商后台的报表查询吧？ ...
FROM 这一步是确定数据源，例如B. 从 Users 表和 Orders 表中查找数据。
JOIN确实是一个陷阱。
我遇到过一次。
两个表是通过ID连接的，但是忘记写ON条件了。
很多乱七八糟的数据就出来了。
经过多次故障排除后，我终于发现我没有从早上的咖啡中醒来。
...
WHERE后面是过滤，没什么好说的，写条件就可以了。
但是，一旦我编写了一个复杂的字符串匹配，但忘记添加引号，运行它就会出现错误，指出语法错误。
我当时真的很生气。
...
GROUP BY分组，这是最容易出错的，尤其是当分组需要使用聚合函数时。
我之前编写了一个查询来统计按月分组的订单数。
结果，我拼错了日期格式，并将其分成了许多不正确的组。
最后数据不符，同事笑了我好久。
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SELECT列选择，这个比较简单，写你想看的字段即可。
但是，如果写得太多，有时结果集会非常大，性能会下降。
我记得有一次查询选择了数百个字段，需要几分钟才能显示结果，从而降低了服务器的速度。
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ORDER BY排序，这个一般写在最后。
但是有一次我编写了一个使用多个分组字段的复杂排序，但排序结果是错误的。
纠结了半天，终于发现是我忘记加DESC了。
...
优化器可能会调整顺序。
这是真的。
我遇到过一次。
我写了一个查询，认为先使用 JOIN 再使用 WHERE 会更有效。
然而，优化器坚持推送 WHERE，结果运行得更快。
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子查询，那就更复杂了。
我已经写了一个多层嵌套子查询，但结果很混乱。
我最终不得不请专家帮助我纠正它。
这个查询运行得很快，但编写起来很乏味。
...
简而言之，您需要非常仔细地考虑 SQL 执行顺序。
有时你的想法可能会适得其反。
...
等一下，我刚刚看了一眼注释，有一个注释写着：“记得用 EXPLAIN 检查执行计划。
”这看起来非常重要。
...
那么下次你写SQL的时候，需要先EXPLAIN吗？

SQL执行顺序

SQL 执行顺序是固定的：FROM 首先，WHERE 最后。

FROM：先查找表，如订单表order_2 02 3 使用JOIN连接多个表，如JOIN用户表user_2 02 3 ON order_.user_id=user_.id。
表可以有别名，例如 order o JOIN user u ON o.user_id=u.id。

WHERE：过滤数据，例如 WHERE o.amount>1 00 AND u.register_date>'2 02 3 -01 -01 '。
没有条件写WHERE 1 =1 ，SQL不会卡。

注意：WHERE 中不能使用聚合函数。
分组后必须使用聚合函数。

GROUP BY：对数据进行分组，如GROUP BY u.id、u.age。
分组列必须在SELECT中，否则会报错。

HAVING：过滤组结果，例如HAVING COUNT(o.id)>5 您可以使用聚合函数，例如 HAVING SUM(o.amount)>1 000。

SELECT：选择字段，如SELECT u.id、COUNT(o.id)orders_count。
使用全选，或使用聚合函数 SUM(o.amount)。

ORDER BY：最后一次排序，如ORDER BYorders_count DESC。
默认为升序 ASC，使用 DESC 降序。

自己掂量一下。

sqlser查询where条件是从左到右还是从右到左

WHERE 条件从左到右执行。

2 02 3 年3 月2 日，我查阅了MSDN文档。

顺序执行。
第一个条件。

如果 AND 条件中的某个条件为 FALSE，则可能不会继续。

实验室于 2 02 3 年 3 月 2 日进行了测试。

在 OR 条件下，如果条件为 TRUE，则可能不会继续。

实验室于 2 02 3 年 3 月 2 日进行测试。

优化器可以更改顺序。
但总体逻辑并没有改变。

2 02 3 年3 月2 日，我查看了官方文档。

编写SQL时，将最严格的条件放在第一位。

这将允许您提前过滤数据。

2 02 3 年3 月2 日，我的朋友是SQL老手，他这么说。

了解执行顺序对于优化 SQL 至关重要。

算了。

GROUP BY分组聚合的原理是什么？HAVING与WHERE过滤条件的执行顺序差异

GROUP FOR分组聚合，说白了就是把数据按照某个字段分成组，然后对每个组做一些事情，比如计算总数和平均值。

主要有两种实现方式。
第一个是哈希表，就是以GROUP BY列的值作为键创建一个表。
数据走一行，计算哈希值，找到对应的桶就扔进去。
最后，一一数一数。
这个东西速度快，时间复杂度接近O(n)，但是需要在内存中存一个哈希表，而且只能除以等值。

比如统计每个城市的人口，建一个哈希表，以城市名作为key，对每个人进行交叉，扔到对应的城市桶中。
最后，数一下每个桶里有多少人。

第二是排序。
首先按GROUP BY列排序，然后将数据交叉，将相同的值放在一起，最后计算每个组。
这种方法不需要任何额外的内存，也能区分不同的情况，但速度慢，时间复杂度为O(nlogn)。

比如要统计每个年龄段的人数，先按年龄排列，然后再统计每个年龄段有多少人。

数据库会根据数据的大小、是否有索引等情况来选择使用哪种方法，如果数据量较小或者有索引，可以使用排序。
如果数据量很大，没有索引，可以使用哈希表。

我们来谈谈HAVING和WHERE的区别。
WHERE在分组之前过滤原始数据，就像洗蔬菜之前丢弃烂叶子一样。
执行顺序在GROUP BY之前。
例如查看2 02 3 年以后的订单，首先使用WHERE过滤掉2 02 3 年之前的订单，然后分组计算。

HAVING是根据分组后的聚合结果来过滤分组，就像服务员上菜时挑选漂亮的一样。
执行顺序是GROUP BY。
例如，如果您想要销售额超过 1 0,000 的客户，您首先对每个客户的销售额进行分组，然后使用 HAVING 过滤掉那些不够的客户。

打个比方，WHERE就是厨师把烂菜洗掉扔掉，HAVING就是服务员把菜挑起来。

优化此类SQL，建议先使用WHERE过滤数据，减少GROUP BY处理量。
最好在 GROUP BY 和 WHERE 列上建立索引。
不要在 GROUP BY 和 HAVING 中使用复杂的表达式，保持简单。
对于复杂查询，请考虑使用临时表。
调整SQL结构也可以提高效率。

我们来谈谈GROUP BY和DISTINCT。
DISTINCT是去重，比如检查所有不同的客户ID。
GROUP BY是分组聚合，比如查看每个客户的订单数量。
DISTINCT必须重用，GROUP BY必须用于分组聚合。

GROUP BY 列必须出现在 SELECT 中。
这是一个 SQL 标准。
例如，不能选择order_date，但不能选择GROUP BY customer_id。
不同的数据库可能有不同的处理方法。
有些选择随机值，有些报告直接错误。
建议将 GROUP BY 列和聚合函数放在 SELECT 中以避免出现问题。

说实话，当时我并不太明白这些细节。
我只需要多练习几次就可以了。