很多朋友都会使用T-SQL编写查询,但实际上对于其工作原理大多知之甚少。下面我们来分析一下查询的逻辑工作原理,也就是说一个查询到底是怎么一步一步的工作,最终给我们展示数据的。
认真观察下面这个图。想想看,这是我们常写的语句,你真的有没有想过哪个部分是先执行,而哪是个后面执行的呢
ON,WHERE,HAVING是三种筛选的子句。正因为他们是在SELECT语句执行之前执行的,所以他们所用的表达式是不可以为SELECT子句中重命名的列的
他们还有一个共同特征,如果比较运算符的一个部分为NULL,则既不返回TRUE也不返回FALSE,而是返回UNKNOWN
下面我们用一个实例来讲解这些步骤
第一步:准备实验环境和数据
SET NOCOUNT ON; USE tempdb; GO IF OBJECT_ID('dbo.Orders') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.Orders; GO IF OBJECT_ID('dbo.Customers') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.Customers; GO CREATE TABLE dbo.Customers ( customerid CHAR(5) NOT NULL PRIMARY KEY, city VARCHAR(10) NOT NULL ); INSERT INTO dbo.Customers(customerid, city) VALUES('FISSA', 'Madrid'); INSERT INTO dbo.Customers(customerid, city) VALUES('FRNDO', 'Madrid'); INSERT INTO dbo.Customers(customerid, city) VALUES('KRLOS', 'Madrid'); INSERT INTO dbo.Customers(customerid, city) VALUES('MRPHS', 'Zion'); CREATE TABLE dbo.Orders ( orderid INT NOT NULL PRIMARY KEY, customerid CHAR(5) NULL REFERENCES Customers(customerid) ); INSERT INTO dbo.Orders(orderid, customerid) VALUES(1, 'FRNDO'); INSERT INTO dbo.Orders(orderid, customerid) VALUES(2, 'FRNDO'); INSERT INTO dbo.Orders(orderid, customerid) VALUES(3, 'KRLOS'); INSERT INTO dbo.Orders(orderid, customerid) VALUES(4, 'KRLOS'); INSERT INTO dbo.Orders(orderid, customerid) VALUES(5, 'KRLOS'); INSERT INTO dbo.Orders(orderid, customerid) VALUES(6, 'MRPHS'); INSERT INTO dbo.Orders(orderid, customerid) VALUES(7, NULL);
以上语句是在tempdb中创建了两个表,分别表示客户信息和订单信息。订单表与客户表是通过customerid进行连接的。我们也分别为他们输入了一些数据。如下面所示
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如你所见,这两个表很简单的
第二步:准备一个查询做测试
/* 一个测试查询,检索那些订单个数小于3的客户,并且按订单总数排序(升序) */ 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;
同样是很简单的一个查询,它返回是订单总数小于3的客户。如下所示
很多朋友研究到这里就停止了,不过,我们下面要详细的分析这个查询的结果是怎么出来的
/*第一步:处理FROM子句,把来源的表进行CROSS JOIN(笛卡尔乘积) 我这里把结果做一个生成表查询,写到一个临时表(VT1)中去 */ SELECT C.customerid as Customer,c.city,o.* INTO #VT1 FROM dbo.Customers C,dbo.Orders O SELECT * FROM #VT1 --返回28行数据(4*7)
--第二步:处理ON子句,只把那些两个表的customerid匹配的行找出来,我把它们放到VT2中去 SELECT temp.* INTO #VT2 FROM (SELECT * FROM #VT1 WHERE Customer=customerid) temp SELECT * FROM #VT2 --返回6行数据![]()
--第三步:根据JOIN语句的类型,决定是否要添加行到VT2中去,例如如果是LEFT JOIN的话,那么就要检查坐边的表(我们这里是customers表)的连接键值是否都存在,如果不存在就要去添加到VT2中 SELECT temp.* INTO #VT3 FROM (SELECT * FROM #VT2 UNION ALL SELECT CustomerID,City,NULL,NULL FROM dbo.Customers c WHERE NOT EXISTS(SELECT DISTINCT Customer FROM #VT2 WHERE Customer=c.CustomerID)) temp SELECT * FROM #VT3 --返回7行数据,其中有一个客户,因为没有订单,这一步中被添加进来。它的Orders的记录被标记为NULL
--第四步:处理WHERE 子句,对VT3的结果集进行过滤,我们的条件是city=Madid SELECT temp.* INTO #VT4 FROM (SELECT * FROM #VT3 WHERE city='Madrid') temp SELECT * FROM #VT4 --返回6行数据,因为有一个客户不是这个城市的
--第五步:处理GROUP子句,进行分类汇总 SELECT temp.* INTO #VT5 FROM (SELECT Customer,COUNT(OrderID) as orderidcount,COUNT(city) as citycount,Count(customerid) as customeridcount FROM #VT4 GROUP BY Customer) temp SELECT * FROM #VT5 --返回3行数据,根据客户分组,统计了订单的个数 --这里会不会去统计其他列的汇总呢![]()
更正:这一步,逻辑上的数据结构是下面这样的,也就是说其实并没有计算。而是分组
--因为没有WITH Rollup和WITH Cube语句,所以跳过第六步,进入HAVING子句的处理 --第六步:处理HAVING子句,对GROUP之后的结果进行筛选,我们这里的条件是orderidcount<3 SELECT temp.* INTO #VT6 FROM (SELECT * FROM #VT5 WHERE orderidcount<3) temp SELECT * FROM #VT6 --返回2行数据![]()
--第七步:使用SELECT 的字段列表过滤结果集 SELECT #VT6.Customer,#VT6.orderidcount as numorders INTO #VT7 FROM #VT6 SELECT * FROM #VT7 --还是2行数据,只不过只有两个列了![]()
SELECT 返回的结果在内部其实是一个游标集,本身并没有顺序,它就好比是一个集合。
--第八步:跳过DISTINCT,进行OrderBy操作 SELECT #VT7.* INTO #VT8 FROM #VT7 Order By #VT7.Customer SELECT * FROM #VT8 --返回2行数据,经过排序
--这个查询结束演示。完整的8个步骤 仔细看看,是不是我们需要的结果呢?