⑴ 请教一条sql语句的执行顺序
这个我正好有收藏O(∩_∩)O哈哈~
1、FROM：对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积（Cartesian proct)(交叉联接），生成虚拟表VT1
2、ON：对VT1应用ON筛选器。只有那些使<join_condition>为真的行才被插入VT2。
3、outer(JOIN)：如 果指定了OUTER JOIN（相对于CROSS JOIN 或(INNER JOIN),
保留表（preserved table：左外部联接把左表标记为保留表，右外部联接把右表标记为保留表，
完全外部联接把两个表都标记为保留表）
中未找到匹配的行将作为外部行添加到 VT2,生成VT3.如果FROM子句包含两个以上的表，
则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1到步骤3，直到处理完所有的表为止。
4、WHERE：对VT3应用WHERE筛选器。只有使<where_condition>为true的行才被插入VT4.
5、 group by：按GROUP BY子句中的列列表对VT4中的行分组，生成VT5.
6、CUBE|ROLLUP：把超组(Suppergroups)插入VT5,生成VT6.
7、HAVING：对VT6应用HAVING筛选器。只有使<having_condition>为true的组才会被插入VT7.
8、SELECT：处理SELECT列表，产生VT8.
9、DISTINCT：将重复的行从VT8中移除，产生VT9.
10、order by：将VT9中的行按ORDER BY 子句中的列列表排序，生成游标（VC10).
TOP：从VC1
⑵ sql语句执行顺序
1、先执行from,join来确定表之间的连接关系，得到初步的数据。
2、where对数据进行普通的初步的筛选。
3、group by 分组。
4、各组分别执行having中的普通筛选或者聚合函数筛选。
5、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。
6、将查询结果去重distinct。
7、最后合并各组的查询结果，按照order by的条件进行排序。
SQL语句性能优化：
1， 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2，应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，创建表时NULL是默认值，但大多数时候应该使用NOT NULL，或者使用一个特殊的值，如0，-1作为默 认值。
3，应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符， MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。
4，应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件， 否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描， 可以 使用UNION合并查询：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
⑶ 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。
电脑：华为MateBook14
系统：Windows10
软件：本地设置1.0MySql数据库
1、from
先确定从哪个表中取数据，所以最先执行from tab。存在多表连接，from tab1，tab2。可以对表加别名，方便后面的引用。
⑷ SQL语句的执行顺序是怎么样的
结果是不一样的，因为SQL执行这类条件判断时是有先后顺序的，具体顺序如下：
（按最优先到最后，从左至右排列）
（）、not、and、or
最优先执行的是()内的判断条件，然后到not，再到and，最后才判断or
⑸ 在 sql中 多行sql语句怎么执行，是从上往下 还是从下往上求解
SQL不同于其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大多数据库语言中， 代码按编码顺序被处理。但在SQL语句中，第一个被处理的子句式FROM，而不是第 一出现的SELECT。SQL查询处理的步骤序号：（8） SELECT （9） DISTINCT （11） <TOP_specification> <select_list>
2 （1） FROM <left_table>
3 （3） <join_type> JOIN <right_table>
4 （2） ON <join_condition>
5 （4） WHERE <where_condition>
6 （5） GROUP BY <group_by_list>
7 （6） WITH {CUBE | ROLLUP}
8 （7） HAVING <having_condition>
9 （10） ORDER BY <order_by_list>
以上每个步骤都会产生一个虚拟表，该虚拟表被用作下一个步骤的输入。这 些虚拟表对调用者（客户端应用程序或者外部查询）不可用。只有最后一步生成的 表才会会给调用者。如果没有在查询中指定某一个子句，将跳过相应的步骤。
逻辑查询处理阶段简介：
1、 FROM：对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积（交叉联接），生成虚拟表 VT1。
2、 ON：对VT1应用ON筛选器，只有那些使为真才**入到TV2。
3、 OUTER （JOIN）：如果指定了OUTER JOIN（相对于CROSS JOIN或INNER JOIN） ，保留表中未找到匹配的行将作为外部行添加到VT2，生成TV3。如果FROM子句包 含两个以上的表，则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1到步骤 3，直到处理完所有的表位置。
4、 WHERE：对TV3应用WHERE筛选器，只有使为true的行才插入TV4。
5、 GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表对TV4中的行进行分组，生成TV5 。
6、 CUTE|ROLLUP：把超组插入VT5，生成VT6。
7、 HAVING：对VT6应用HAVING筛选器，只有使为true的组插入到VT7。
8、 SELECT：处理SELECT列表，产生VT8。
9、 DISTINCT：将重复的行从VT8中删除，产品VT9。
10、ORDER BY：将VT9中的行按ORDER BY子句中的列列表顺序，生成一个游标 （VC10）。
11、TOP：从VC10的开始处选择指定数量或比例的行，生成表TV11，并返回给 调用者。
此文转载：中国IT实验室
⑹ SQL执行顺序
查询语句中select from where group by having order by的执行顺序
1.查询中用到的关键词主要包含六个，并且他们的顺序依次为
select--from--where--group by--having--order by
其中select和from是必须的，其他关键词是可选的，这六个关键词的执行顺序
与sql语句的书写顺序并不是一样的，而是按照下面的顺序来执行
from--where--group by--having--select--order by,
from:需要从哪个数据表检索数据
where:过滤表中数据的条件
group by:如何将上面过滤出的数据分组
having:对上面已经分组的数据进行过滤的条件
select:查看结果集中的哪个列，或列的计算结果
order by :按照什么样的顺序来查看返回的数据
2.from后面的表关联，是自右向左解析的
而where条件的解析顺序是自下而上的。
也就是说，在写SQL文的时候，尽量把数据量大的表放在最右边来进行关联，
而把能筛选出大量数据的条件放在where语句的最下面。
SQL Select语句完整的 执行顺序 【从DBMS使用者角度】：
1、from子句组装来自不同数据源的数据；
2、where子句基于指定的条件对记录行进行筛选；
3、group by子句将数据划分为多个分组；
4、使用聚集函数进行计算；
5、使用having子句筛选分组；
6、计算所有的表达式；
7、使用order by对结果集进行排序 。
from 子句--执行顺序为从后往前、从右到左
表名(最后面的那个表名为驱动表，执行顺序为从后往前, 所以数据量较少的表尽量放后）
oracle 的解析器按照从右到左的顺序处理，FROM 子句中的表名，FROM 子句中写在最后的表(基础表 driving
table)将被最先处理，即最后的表为驱动表，在FROM 子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3
个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指被其他表所引用的表
多表连接时，使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。可以减少解析的时间并减少那些由Column 歧义引起的语法错误.
where子句--执行顺序为自下而上、从右到左
ORACLE 采用自下而上从右到左的顺序解析Where 子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他Where 条件之前, 可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where 子句的末尾。
group by--执行顺序从左往右分组
提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉。即在GROUP BY前使用WHERE来过虑，而尽量避免GROUP BY后再HAVING过滤。
having 子句----很耗资源，尽量少用
避免使用HAVING 子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作.
如果能通过Where 子句在GROUP BY前限制记录的数目,那就能减少这方面的开销.
(非oracle 中)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，因为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，在两个表联接时才用on 的，所以在一个表的时候，就剩下where 跟having比较了。
在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where 可以使用rushmore 技术，而having 就不能，在速度上后者要慢。
如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，where 的作用时间是在计算之前就完成的，而having 就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。
在多表联接查询时，on 比where 更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where 进行过滤，然后再计算，计算完后再由having 进行过滤。
由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里。
select子句--少用*号，尽量取字段名称 。
ORACLE 在解析的过程中, 会将依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 使用列名意味着将减少消耗时间。
sql 语句用大写的；因为 oracle 总是先解析 sql 语句，把小写的字母转换成大写的再执行
order by子句--执行顺序为从左到右排序,很耗资源
⑺ SQL的执行顺序，如：（ Select，From，Where Group By ， Order By）如何的顺序
最后是order 倒数第二是select
⑻ sql语句执行顺序、
顺序如下：
8、SELECT(9)DISTINCT10、<TopNum><selectlist>
1、FROM[left_table]
3、<join_type>JOIN<right_table>
2、 ON<join_condition>
4、WHERE<where_condition>
5、GROUPBY<group_by_list>
6、WITH<CUBE|RollUP>
7、HAVING<having_condition>
9、ORDERBY<order_by_list>
⑼ SQL语句在数据库中是怎样执行的(sql怎么执行语句)
第一步：应用程序把查枯运做询SQL语句发给服务器端执行
我们在数据层执行SQL语句时，应用程序会连接到相应的数据库服务器，把SQL语句发送给服务器处理。
第二步：服务器解析请求的SQL语句
SQL计划缓存，经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实，往往一个查询语句在第一次运行的时候需要执行特别长的时间，但是如果你马上或悄绝者在一定时间内运行同样的语句，会在很短的时间内返回查询结果。原因是：
服务器在接收到查询请求后，并不会马上去数据库查询，而是在数据库中的计划缓存中找是否有相对应的执行计划。如果存在，就直接调用已经编译好的执行计划，节省了执行计划的编译时间。
如果所查询的行已经存在于数据缓冲存储区中，就不用查询物理文件了，而是从缓存中取数据，这样从内存中取数据就会比从硬盘上读取数据快很多，提高了查询效率。数据缓冲存储区会在后面提到。
如果在SQL计划缓存中没有对应的执行计划，服务器首先会对用户请求的SQL语句进行语法效验，如果有语法错误，服务器会结束查询操作，并用返回相应的错误信息给调用它的应用程序。
注意：此时返回的错误信息中，只会包含基本的语法错误信息，例如select写成selec等，错误信息中如果包含一列表中本没有的列，此时服务器是不会检查出来的，因为只是语法验证，语义是否正确放在下一步进行。
语法符合后，就开始验证它的语义是否正确。例如，表名、列名、存储过程等等数据库对象是否真正存在，如果发现有不存在的，就会报错给应用程序，同时结束查询。
接下来就是获得对象的解析锁，我们在查询一个表时，首先服务器会对这个对象加锁，这是为了保证数据的统一性，如果不加锁，此时有数据插入，但因为没有加锁的原因，查询已经将这条记录读入，而有的插入会因为事务的失败会回滚，就会形成脏读的现象。
接下来就是对数据库用户权限的验证。SQL语句语法，语义都正确，此时并不一定能够得到查询结果，如果数据库用户没有相应的访问权限，服务器会报出权限不足的错误给应用程序，在稍大的项目中，往往一个项目里面会包含好几个数据库连接串，这些数据库用户具有不同的权限，有的是只读权限，有的是只写权限，有的是可读可写，根据不同的操作选取不同的用户来执行。稍微不注意，无论你的SQL语句写的多么完善，完美无缺都没用。
解析的最后一步，就是确定最终的执行计划。当语法、语义、权限都验证后，服务器并不会马上给你返回结果，而是会针对你的SQL进行优化，选择不同的查询算法以最高效的形式返回给应用程序。例如在做表联合查询时，服务器会根据开没衡销成本来最终决定采用hashjoin,mergejoin，还是loopjoin，采用哪一个索引会更高效等等。不过它的自动化优化是有限的，要想写出高效的查询SQL还是要优化自己的SQL查询语句。
当确定好执行计划后，就会把这个执行计划保存到SQL计划缓存中，下次在有相同的执行请求时，就直接从计划缓存中取，避免重新编译执行计划。
第三步：语句执行
服务器对SQL语句解析完成后，服务器才会知道这条语句到底表态了什么意思，接下来才会真正的执行SQL语句。
此时分两种情况：
如果查询语句所包含的数据行已经读取到数据缓冲存储区的话，服务器会直接从数据缓冲存储区中读取数据返回给应用程序，避免了从物理文件中读取，提高查询速度。
如果数据行没有在数据缓冲存储区中，则会从物理文件中读取记录返回给应用程序，同时把数据行写入数据缓冲存储区中，供下次使用。
说明：SQL缓存分好几种，这里有兴趣的朋友可以去搜索一下。有时因为缓存的存在，使得我们很难马上看出优化的结果，因为第二次执行因为有缓存的存在，会特别快速，所以一般都是先消除缓存，然后比较优化前后的性能表现，这里有几个常用的方法：
1DBCC
2从缓冲池中删除所有清除缓冲区。
3DBCC
4从过程缓存中删除所有元素。
5DBCC
6从所有缓存中释放所有未使用的缓存条目。
SQLServer2005数据库引擎会事先在后台清理未使用的缓存条目，以使内存可用于当前条目。但是，可以使用此命令从所有缓存中手动删除未使用的条目。
这只能基本消除SQL缓存的影响，目前好像没有完全消除缓存的方案，如果大家有，请指教。
执行顺序：
FROM子句返回初始结果集。
WHERE子句排除不满足搜索条件的行。
GROUPBY子句将选定的行收集到GROUPBY子句中各个唯一值的组中。
选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。
此外，HAVING子句排除不满足搜索条件的行。
计算所有的表达式；
使用orderby对结果集进行排序。
查找你要搜索的字段。