【读后感1】SQL2008技术内幕- SQL逻辑查询处理

引言观点

1. 编程语言日新月异，但是从没有人否定sql 在现代编程中的巨大作用和 持续的可利用性。SQL以对人类友好的阅读体验提供数据查询能力（ 相比其他编程语言 ）， 同时在各种数据库平台中，基础SQL元素是相同或大同小异的，

从我们最早接触的SQL，Mysql到公司大数据impala 支持SQL， Es也提供类似SQL的查询， 阿里提出SQLFlow AI框架， SQL的生命力极其顽强。

2. 在我近6年的开发生涯中，确实觉得SQL语言没有得到开发者足够的重视，尤其是流行的ORM概念使得了编写SQL机会越来越少，使用ORM映射框架是需要一些代码的， 另外ORM只能用于基础的关系型二维查询，对于复杂的查询无能为力，部分工作可通过巧妙的SQL查询，存储过程，触发器来完成。

3. SQL编程有许多独特之处： 面向集合的思维方式、 查询元素的逻辑处理顺序、三值逻辑（three value logic），理解不透的话在实际编写SQL时会产生很多错误的写法、性能低下的代码。

1987年SQL称为ISO标准，ANSI宣布该语言发音为“ess kyoo ell”， 但由于历史原因，很多专业人士还是将SQL发音成sequel，而且从英文习惯上，sequel发音更为流畅。 互联网如此之大，容得下不同的声音。

结合《SQL2008 技术内幕 T-SQL查询》和工作经验，提炼出Web开发者需要熟练掌握以下SQL查询。

• SQL逻辑查询处理

• SQL 面向集合的思维方式

不敢妄自宣称是高级编程经验， 只是认为Web开发者应该Cover这些常见SQL用法。  

SQL逻辑查询处理

　　开发者、数据分析师每天都在写【SELECT 列a,聚合函数 FROM 表名 WHERE 过滤条件 GROUP BY 列a HAVING 筛选条件】这样的查询语句。

　　SQL与其他语言不同的最明显特征是代码的处理顺序，大多数编程语言中，代码是按照编写顺序来处理的，但在SQL中第一个要处理的子句是FROM子句，尽管SELECT语句第一个出现，但基本都在最后处理。

       每一步都会生成一个虚拟表，该虚拟表会作为下一步的输入， 这些虚拟表对于调用者（客户端应用程序或者外部查询）都是不可用的，只有最后一步生成的虚拟表才会返回给调用者，这种形态可对比LINQ理解。

 

①FROM 　　     FROM阶段负责标识表或要查询的表，如果指定了表运算符（JOIN， APPLY，PIVOT，UNPIVOT ），还要进行表运算符的处理。

　　      　　　　　　例如：表联接运算中涉及的阶段是 笛卡尔积、ON筛选器和 添加外部行，FROM阶段生成虚拟表VT1.

②WHERE           这个阶段根据在WHERE子句中出现的谓词对VT1中进行筛选，只有让谓词计算结果为TRUE的行，才会插入VT2中。

③GROUP BY     按照GROUP BY 子句中指定的列名列表，对VT2中的行进行分组，生成VT3， 最终每个分组只有一个结果行。

④HAVING          根据HAVING子句中出现的谓词，对VT3中行记录进行筛选，只有让谓词结果为TRUE的行记录，才会进入VT4， Having 筛选器是唯一可用于分组数据的筛选器。

⑤SELECT 　　 处理SELECT子句中字段（某些字段可能进行一些操作，形成新的字段），形成虚拟表VT5

⑥ORDER BY 　根据ORDER BY子句中指定的列名列表，对VT5 中行进行排序，输出最后结果。

 

着重理解：

• 第一步的FROM表运算， 一般情况下是TABLE、TempTable,CTE, 还有可能是表运算符（我们常用的是联接运算符）， 所以不能单纯认为FROM后面是一个表结构。

• 表联接运算符  ON筛选器 与 WHERE有所不同，若采用OUTER JOIN, 应用ON筛选出来的结果不一定是此阶段最终结果，因为涉及【添加外部行】， 而WHERE过滤出的结果是此阶段的最终结果。 

• GROUP BY x,y 意味着将（x,y）作为一个整体来分组

• 有SELECT 和WHERE的时候，先执行WHERE，再执行SELECT，这样就很容易理解以下SQL的业务含义：

SELECT page_original_url,server_session_id,access_order-1 as access_order FROM PageViewMeasure WHERE access_order >= 2
--- 查询过滤出access_order>=2的基础数据集，然后将（原列值-1）重命名为原列名，重命名的用法业务上也许是为了形成新的SQL联接

SELECT keyword_id,Coalesce(full_keywords,keywords)  as  not_nullField,profile_id,session_server_time,count (*) over () as Count FROM pageview
WHERE  profile_id =5254 and keyword_id != '-' and day =20181008  and  not_nullField !='-'
ORDER BY session_server_time
--- SQL报错：Could not resolve column/field reference: 'not_nullfield' 也容易理解了：先执行where， 执行where的时候not_nullField字段还没有形成

• ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY UserId ORDER BY PageViewServerTime)排名函数中ORDER BY 与SQL语句最后的ORDER BY 同时存在，哪个ORDER BY起最终排序作用？

SELECT page_original_url as name,page_view_server_time, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY page_original_url ORDER BY page_view_server_time ) as partition_rank ,wd3_page_duration
FROM pageview WHERE profile_id=5198 AND day between 20190616 and 20190621
ORDER  BY wd3_page_duration desc
LIMIT 100

　　可以认为 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col1 ORDER BY col2) as rank 本质上还是产生一个列值，实际是对应以上的第⑤步，因此SQL最后的ORDER BY起最终排序作用，例证如下：

           某些转载文章写有： 以上over函数里的分组及排序的执行晚于“where，group by，order by”的执行 ，这样的结论是错误的

• 若存在LIMIT子句，则LIMIT子句必须在ORDER BY 语法之后

 

　　　　　　上图来自《SQL技术内幕T-SQL查询》逻辑查询处理一章

 

 这里抛出一个困惑点：

　　在FROM子句中，若存在JOIN表运算符， 可能会按照 【计算笛卡尔积】 【应用ON筛选】【添加外部行】的顺序来完成 JOIN的过程， 但是试想一下： 如果两个表都为大表，先计算笛卡尔积，再筛选 岂不很费内存，

　　我也搜索了很多资料，某些资料认为先进行【ON筛选】再进行【JOIN】运算：

https://www.geek-share.com/detail/2530705640.html

https://docs.microsoft.com/en-us/previous-versions/sql/sql-server-2008/ms189499(v=sql.100)

我更愿意相信《SQL技术内幕T-SQL查询》书中所言:

本章描述的某些逻辑处理步骤可能看起来非常低效，但要记住， 在实践中， 查询的实际物理处理可能与逻辑处理有很大不同。

在SQL Server 中负责生成实际工作计划的组件是查询优化器，以何种顺序访问表、使用什么访问方法和索引，应用哪种联接算法等都是查询优化器来决定的，优化器会生成多个有效执行计划并选择一个开销最低的计划。

逻辑查询处理中各个阶段都有其特定的顺序，而优化器缺经常可以在它生成的物理执行计划中走捷径。

 我们思考一个简单的SQL：

SELECT * FROM pageview LEFT JOIN  share  ON  pageview.share_pv_id = share.page_view_id
WHERE pageview.profile_id =5313 AND pageview.day  between 20190615 and 20190624

若实际物理查询按照上面描述的 逻辑查询处理， 先进行 FROM 子句中的 LEFT JOIN 计算，再进行 WHERE过滤， 根本无法查出（在FROM子句可能内存就爆满了）

　　现在我们能够查询出来，能够印证 实际物理查询确实与逻辑查询处理有很大不同。 

PS: 以上是个人从现象上推断书中理论，对于实际物理查询处理并没有理论支持，若网友们有相关资料，可留言给我。

 

作者：JulianHuang

感谢您的认真阅读，如有问题请大胆斧正；觉得有用，请下方 或加关注。

本文欢迎转载，但请保留此段声明，且在文章页面明显位置注明本文的作者及原文链接。