SQL（Structured Query Language）是用于管理关系数据库的标准编程语言。当我们编写一个SQL查询时，尽管查询语句的书写顺序与实际的执行顺序不同，但了解其执行顺序有助于更好地理解查询是如何工作的，以及如何优化查询。

以下是SQL查询的典型执行顺序：

FROM 和 JOIN： 首先，数据库会解析FROM和JOIN子句，确定要查询哪些表，并执行JOIN操作。例如，考虑以下查询：

sql`SELECT a.name, b.salary

FROM employees a

JOIN departments b ON a.dept_id = b.id;`

在这个查询中，首先会解析FROM和JOIN子句，确定要查询employees表和departments表，并根据dept_id和id进行连接。

WHERE：

接下来，数据库会查看WHERE子句，过滤出满足条件的记录。例如，如果有一个WHERE子句为WHERE age > 30，那么所有年龄小于或等于30的记录都会被排除。

GROUP BY：

如果存在GROUP BY子句，数据库会根据指定的列对结果进行分组。例如，对于以下查询：

sql`SELECT department, AVG(salary)

FROM employees

GROUP BY department;`

结果会按照部门进行分组，并计算每个部门的平均工资。

HAVING：

HAVING子句用于过滤经过GROUP BY分组后的结果。这与WHERE子句类似，但是是在分组后进行过滤。例如，考虑以下查询：

sql`SELECT department, AVG(salary)

FROM employees

GROUP BY department

HAVING AVG(salary) > 5000;`

这个查询会返回平均工资大于5000的部门。注意HAVING子句是在GROUP BY之后应用的。

SELECT：

接下来，数据库会选择要显示的列。如果查询中包含了聚合函数（如SUM、COUNT等），它们也会在这个阶段计算。例如，对于以下查询：

sql`SELECT department, COUNT(*) as num_employees, AVG(salary) as avg_salary

FROM employees;`

这个查询会选择部门、员工数量和平均工资。COUNT(*)函数会计算每个部门的员工数量，AVG(salary)函数会计算平均工资。

ORDER BY：

如果存在ORDER BY子句，数据库会对结果进行排序。默认是升序排序（ASC），如果需要降序排序，可以使用DESC关键字。例如：

sql`SELECT name, salary

FROM employees

ORDER BY salary DESC;`

这个查询会按照薪水从高到低对员工进行排序。

LIMIT 和 OFFSET（或FETCH FIRST / OFF）：

最后，如果存在LIMIT、OFFSET或FETCH FIRST / OFF子句，数据库会限制返回的记录数。例如：

sql`SELECT name, salary

FROM employees

LIMIT 10;`

这个查询只会返回前10条记录。或者：

sql`SELECT name, salary

FROM employees

OFFSET 10;`

这个查询会跳过前10条记录，然后返回剩余的记录。或者使用FETCH FIRST / OFF：

sql`SELECT name, salary

FROM employees

FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;`

下面通过图文结合的方式再进行简要讲解： 这是我们实际上SQL执行顺序： 我们先执行from,join来确定表之间的连接关系，得到初步的数据 where对数据进行普通的初步的筛选 group by 分组 各组分别执行having中的普通筛选或者聚合函数筛选。 然后把再根据我们要的数据进行select，可以是普通字段查询也可以是获取聚合函数的查询结果，如果是集合函数，select的查询结果会新增一条字段 将查询结果去重distinct 最后合并各组的查询结果，按照order by的条件进行排序 数据的关联过程 数据库中的两张表 from&join&where 用于确定我们要查询的表的范围，涉及哪些表。 选择一张表，然后用join连接 from table1 join table2 on table1.id=table2.id 选择多张表，用where做关联条件 from table1,table2 where table1.id=table2.id 我们会得到满足关联条件的两张表的数据，不加关联条件会出现笛卡尔积。 group by 按照我们的分组条件，将数据进行分组，但是不会筛选数据。 比如我们按照即id的奇偶分组 having&where having中可以是普通条件的筛选，也能是聚合函数。而where只能是普通函数，一般情况下，有having可以不写where，把where的筛选放在having里，SQL语句看上去更丝滑。 使用where再group by 先把不满足where条件的数据删除，再去分组 使用group by再having 先分组再删除不满足having条件的数据，这两种方法有区别吗，几乎没有！ 举个例子： 100/2=50，此时我们把100拆分(10+10+10+10+10…)/2=5+5+5+…+5=50,只要筛选条件没变，即便是分组了也得满足筛选条件，所以where后group by 和group by再having是不影响结果的！ 不同的是，having语法支持聚合函数,其实having的意思就是针对每组的条件进行筛选。我们之前看到了普通的筛选条件是不影响的，但是having还支持聚合函数，这是where无法实现的。 当前数据分组情况 执行having的筛选条件，可以使用聚合函数。筛选掉工资小于各组平均工资的having salary select 分组结束之后，我们再执行select语句，因为聚合函数是依赖于分组的，聚合函数会单独新增一个查询出来的字段，这里用紫色表示，这里我们两个id重复了，我们就保留一个id，重复字段名需要指向来自哪张表，否则会出现唯一性问题。最后按照用户名去重。 select employee.id,distinct name,salary, avg(salary) 将各组having之后的数据再合并数据。 order by 最后我们执行order by 将数据按照一定顺序排序，比如这里按照id排序。如果此时有limit那么查询到相应的我们需要的记录数时，就不继续往下查了。 limit 记住limit是最后查询的，为什么呢？假如我们要查询年级最小的三个数据，如果在排序之前就截取到3个数据。实际上查询出来的不是最小的三个数据而是前三个数据了，记住这一点。 我们如果limit 0,3窃取前三个数据再排序，实际上最少工资的是2000,3000,4000。你这里只能是4000,5000,8000了。

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