SQL笔记（一）

SQL真正的执行顺序

SQL的语法顺序

语法顺序，即书写SQL脚本时需要遵循的顺序

1. SELECT：指定要查询的字段或列
2. DISTINCT：对查询结果进行去重处理（如果需要）
3. FROM：指定要查询的数据源表
4. JOIN 和 ON：对FROM子句中的表进行连接操作，并应用ON子句中的连接条件。
5. WHERE：设置筛选条件，过滤掉不符合条件的记录
6. GROUP BY：将查询结果按指定字段进行分组
7. HAVING：对分组后的结果进行筛选（如果需要）
8. ORDER BY：对查询结果进行排序
9. LIMIT：对查询结果取前n行

逻辑执行顺序

逻辑执行顺序是指SQL查询语句在逻辑上被解析和执行的顺序，它反映了查询语句的结构和语义。
逻辑执行顺序通常遵循以下步骤：

1. FROM：确定查询的数据源表，并生成一个虚拟表作为后续操作的基础。
2. JOIN 和 ON：对FROM子句中的表进行连接操作，并应用ON子句中的连接条件。
3. WHERE：对连接后的结果进行筛选，只保留满足WHERE条件的记录。
4. GROUP BY：将筛选后的记录按GROUP BY子句中的字段进行分组。
5. HAVING：对分组后的结果进行进一步筛选，只保留满足HAVING条件的分组。
6. SELECT：选择SELECT子句中指定的字段或列，并生成最终的查询结果。
7. DISTINCT：如果SELECT子句中包含DISTINCT关键字，则对查询结果进行去重处理。
8. ORDER BY：对查询结果进行排序，按ORDER BY子句中的字段或列的顺序返回结果。
9. LIMIT：对查询结果取前n行
   其实记忆的方式也很简单，相比于SQL的语法顺序，逻辑执行顺序主要是将SELECT的执行顺序靠后，放到了HAVING之后，其他的相对顺序都是没有变化的！

物理执行顺序

首先，先搞清楚【逻辑执行顺序】和【物理执行顺序】的区别：

• 逻辑执行计划：是对查询语句的抽象表示，它描述了查询的语义和逻辑结构，如表连接、过滤条件、分组、排序等。逻辑执行计划并不涉及具体的执行细节，如数据的存储方式、数据的分区情况等。
• 物理执行计划：则是根据逻辑执行计划和具体的执行环境（如数据的存储方式、集群的配置等）生成的，它包含了查询执行的具体细节，如数据的读取方式、数据的处理方式（如过滤、连接、排序等）以及数据的输出方式等。
  一般来说，先有逻辑执行计划，再生成具体的物理执行计划。

物理执行计划，会改变哪些SQL操作的执行顺序？
对于不同的执行引擎而言，物理执行计划是不同的，下面以SparkSQL为例进行说明。
最经典的就是：过滤条件的下推

• 为了减少不必要的数据读取和处理量，SparkSQL会将外部的过滤条件尽可能地下推到子查询或数据源读取阶段。
• 这种优化操作能够显著减少数据在后续处理阶段的传输和处理量，从而提高查询的执行效率。
• 也就是将 WHERE 操作提前