SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)
FROM table
GROUP BY full_name
从这个语句来看,好像 GROUP BY 是在 SELECT 之后执行的,因为它引用了 SELECT 中的一个别名。但实际上不一定要这样,数据库引擎可以把查询重写成这样:
SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)
FROM table
GROUP BY CONCAT(first_name, ' ', last_name)
这样 GROUP BY 仍然先执行。
数据库引擎还会做一系列检查,确保 SELECT 和 GROUP BY 中的东西是有效的,所以会在生成执行计划之前对查询做一次整体检查。
在实际当中,数据库不一定会按照 JOIN、WHERE、GROUP BY 的顺序来执行查询,因为它们会进行一系列优化,把执行顺序打乱,从而让查询执行得更快,只要不改变查询结果。
这个查询说明了为什么需要以不同的顺序执行查询:
SELECT * FROM
owners LEFT JOIN cats ON owners.id = cats.owner
WHERE cats.name = 'mr darcy'
如果只需要找出名字叫“mr darcy”的猫,那就没必要对两张表的所有数据执行左连接,在连接之前先进行过滤,这样查询会快得多,而且对于这个查询来说,先执行过滤并不会改变查询结果。
数据库引擎还会做出其他很多优化,按照不同的顺序执行查询,不过我并不是这方面的专家,所以这里就不多说了。
LINQ(C#和 VB.NET 中的查询语法)是按照 FROM…WHERE…SELECT 的顺序来的。这里有一个 LINQ 查询例子:
var teenAgerStudent = from s in studentList
where s.Age > 12 && s.Age < 20
select s;
pandas 中的查询也基本上是这样的,不过你不一定要按照这个顺序。我通常会像下面这样写 pandas 代码:
df = thing1.join(thing2) # JOIN
df = df[df.created_at > 1000] # WHERE
df = df.groupby('something', num_yes = ('yes', 'sum')) # GROUP BY
df = df[df.num_yes > 2] # HAVING, 对 GROUP BY 结果进行过滤
df = df[['num_yes', 'something1', 'something']] # SELECT, 选择要显示的列
df.sort_values('sometthing', ascending=True)[:30] # ORDER BY 和 LIMIT
df[:30]
作者丨Julia Evans 译者丨无明
infoq.cn/article/Oke8hgilga3PTZ3gWvbg
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