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1. 前言
无论什么语言，不管什么框架，在这个大数据的时代，最终都会和数据库打交道，所以对于数据库的深入了解显得尤为重要。
今天我们一起讨论一下mysql查询语句的执行顺序，这对项目开发中编写sql语句非常重要，知道sql语句里各个关键字的作用，从此写sql不是问题！！！
2. sql语句的查询格式
Select [distinct] 字段名，[fun(字段名)] from 表1 [<join类型>join 表2 on <join条件> where <where条件> group by <字段> with having <having条件> order by <排序字段> limit <起始偏移量,行数>]
注：[]表示可选，没有在语句中指定某一个子句，那么将会跳过相应的步骤。
fun表示聚合函数，例如最大值max(),最小值min(),平均值avg(),计数count(),求和sum()
3. sql语句的执行顺序
（9）Select
（10）distinct 字段名1,字段名2，
（7）[fun(字段名)]
（1）from 表1
（3）<join类型>join 表2
（2）on <join条件>
（4）where <where条件>
（5）group by <字段>
（6）with <cube|rollup>
（8）having <having条件>
（11）order by <排序字段>
（12）limit <起始偏移量,行数>
4. 各个关键字的含义
1.FORM:
对FROM的左边的表和右边的表计算笛卡尔积。产生虚表1
2.ON:
对虚表1进行ON筛选，只有那些符合<join条件>的行才会被记录在虚表2中。
3.JOIN：
如果指定了OUTER JOIN（比如left join、 right join），那么保留表中未匹配的行就会作为外部行添加到虚拟表2中，产生虚拟表3
连接可分为：
①left join :左连接，返回左表中所有的记录以及右表中连接字段相等的记录。
②right join :右连接，返回右表中所有的记录以及左表中连接字段相等的记录。
③inner join: 内连接，又叫等值连接，只返回两个表中连接字段相等的行。
④full join:全连接，返回两个表中的并集，left join + right join。
⑤cross join:结果是笛卡尔积，就是第一个表的行数与第二个表的行数相乘，
结果集中的每一行都是第一个表中的行与第二个表中的行的组合，结果集列是两个表列数相加。
特别注意：
①在使用left join时，on和where条件的区别如下：
1、 on条件是在生成临时表前使用的条件，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中所有的记录，但是这里注意右表的数据，如果on中对右表的条件是false的数据，在生成临时表中右表的数据将显示为null。
2、where条件是在临时表生成好后，再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有left join的含义了，
左边表的记录条件不为真的就全部被过滤掉了。
②在使用 inner join 时，不管是对左表还是右表进行筛选，on and和on where都会对生成的临时表进行过滤
③当使用 left join 时，无论on的条件是否满足，都会返回左表的所有记录，对于满足的条件的记录，
两个表对应的记录会连接起来，对于不满足条件的记录，那右表字段全部是null
④当使用 right join 时，on与where类似，只不过是全部返回右表的所有记录
⑤当使用 inner join 时，on与where完全相同
4.WHERE：
对虚拟表3进行WHERE条件过滤。只有符合<where条件>的记录才会被插入到虚拟表4中。
①where后面的条件可以用>、<、>=、<=、!=等多种比较运算符，多个条件之间可以用or、and等逻辑运算符
5.GROUP BY:
按照某个字段进行分组
①开始使用select中的别名，后面的语句中都可以使用
②根据group by子句中的列，对虚拟表4中的记录进行分组操作，产生虚拟表5.
③group by关键字 表示要进行分类聚合的字段。比如要按照部门分类统计员工数量，部门就应该写在group by 后面。
6.CUBE | ROLLUP:
对虚拟表5进行cube或者rollup操作，产生表虚拟表6.
①with rollup 是可选语法，表明是否对分类聚合后的结果进行再汇总
7.fun：
聚合函数：最大值max(),最小值min(),平均值avg(),计数count(),求和sum()插入到虚拟表6
聚合函数无法用在where子句中
8.HAVING：
having 关键字表示对group by分组之后的（求和，平均值等）结果再进行条件过滤。
对虚拟表6应用having过滤，只有符合<having条件>的记录才会被 插入到虚拟表7中。
注意：
on、where、having的区别
on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后。
on是在生成中间的临时表时起作用的，where，having是生成临时表之后对连接表再进行过滤
on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的
where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，所以having是最慢的。
9.SELECT：
执行select操作，选择指定的列，插入到虚拟表8中。
10.DISTINCT：
对虚拟表8中的记录进行去重。产生虚拟表9.
①.distinct必须放在最开头
②.distinct只能使用需要去重的字段进行操作。 —-也就是说我sidtinct了name,age两个字段，我后面想根据id进行排序，是不可以的，因为只能name,age两个字段进行操作.
③.distinct去重多个字段时，含义是：几个字段 同时重复 时才会被 过滤。
11.ORDER BY:
将虚拟表VT9中的记录按照<order_by_list>进行排序操作，产生虚拟表10.
①.desc 降序排列，asc 升序排列
②.order by 后面可以跟多个不同的排序字段，每个排序字段都可以有不同的排序顺序。
③.如果排序字段的值一样，则相同的字段按照第二个排序字段进行排序。
④.如果只有一个排序字段，则字段相同的记录将会无序排列。
12.LIMIT：
取出指定行的记录，产生虚拟表11, 并将结果返回。
默认情况下，起始偏移量为0，只写记录行数就可以。
5. 子查询的执行顺序
子查询分为相关子查询和非相关子查询。
- 非相关子查询是独立于外部查询的子查询，子查询总共执行一次，执行完毕后将值传递给外部查询,并且它是优先于外部查询先执行的，他执行了再执行外部。
- 先执行主查询，再针对主查询返回的每一行数据执行子查询，如果子查询能够返回行，则这条记录就保留，否则就不保留。说白了也就是子查询根据主查询的结果进行遍历并过滤。
6. 分组后每组显示前几条数据
- 表结构：
- 表数据：
- 求：查询每门课程的成绩位居前2名的学生，怎么解？
SELECT a.*
FROM t_grade a
WHERE (
SELECT COUNT(1)
FROM t_grade b
WHERE b.grade <= a.grade AND b.class_id = a.class_id
) <= 2
ORDER BY a.class_id;
- 结果如下：
- sql分析：
（1）要查询出每门课程的成绩位居前2名的学生，可以转换成：算出比每一个学生成绩高的学生数量。
比如，有一名学生A，比他成绩高的学生数量是1个（B学生），那么B学生就是第一名，就没其它人成绩比B学生更好。
比如，有一名学生A，比他成绩高的学生数量是2个（B学生和C学生），那么B学生和C学生就是前两名。
因此，where语句可以理解为，把表中的每一行记录，都去与给定的where条件作对比，满足的再查出来。也就是主查询遍历所有的学生成绩，子查询根据主查询的class_id当作条件，并且找出要比每一学生成绩高的学生数量，如果要找出成绩位居前2名的学生，那么子查询就比较比每一个学生成绩高的学生数量<=2的条件。
（2）要查询出每门课程的成绩倒数后2名的学生，就是找出要比每一学生成绩低的学生数量。
SELECT a.*
FROM t_grade a
WHERE (
SELECT COUNT(1)
FROM t_grade b
WHERE b.grade >= a.grade AND b.class_id = a.class_id
) <= 2
ORDER BY a.class_id;
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