今天在写一条语句的时候，在查询分析器里边执行 要用s，换用另外一种写法只用少于1s的时间，同事说是因为Sql句语执行顺序的原因。之前看过一点相 关的书，有一点印象，到网上找了资料，学习下。 逻辑查询处理步骤 每个步骤产生一个虚拟表，该虚拟表被用作下一个步骤的输入。只有最后一步生成的表返回给调用者。如 果没有某一子句，则跳过相应的步骤。 1. FROM:对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积，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，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. 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。 . ORDER BY:将VT9中的行按ORDER BY子句中的列列表排序，生成一个有表(VC)。 . TOP:从VC的开始处选择指定数量或比例的行，生成表VT,并返回给调用者。 以下是其它网友的补充: 好像自已在书写 SQL 语句时由于不清楚各个关键字的执行顺序, 往往组织的 SQL 语句缺少很好的逻辑, 凭感觉 "拼凑" ( 不好意思, 如果您的 SQL 语句也经常 "拼凑", 那您是不是得好好反省一下呢?, 呵呵). 这样做确实是爽了自己, 可苦了机器, 服务器还需要在我们的杂乱无章的 SQL 语句中寻找它下一句需要执行的关键字在哪里. 效率嘛, 由于我们的感觉神经对秒以下的变化实在不敏感, 暂且就认为自已写的 SQL 顺序无关紧要, "反正没什么变化!", 呵呵.其实服务器对每句 SQL 解析时间都会有详细记录的, 大家可以看一下自已按习惯写的 SQL 和按标准顺序写的SQL解析时间差别有多大. 因此, 建议大家在平时工作中 SQL 语句按标准顺序写, 一是专业, 二是实用, 呵呵, 不过我觉得最主要的是心里感觉舒服. 标准的 SQL 的解析顺序为: (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进行筛选 (3).GROUP BY 子句, 将数据划分为多个分组 (4).使用聚合函数进行计算 (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 举例说明: 在学生成绩表中 (暂记为 tb_Grade), 把 "考生姓名"内容不为空的记录按照 "考生姓名" 分组, 并且筛选分组结果, 选出 "总成绩" 大于 分的. 标准顺序的 SQL 语句为: select 考生姓名, max(总成绩) as max总成绩 from tb_Grade where 考生姓名 is not null group by 考生姓名 having max(总成绩) > order by max总成绩 在上面的示例中 SQL 语句的执行顺序如下: (1). 首先执行 FROM 子句, 从 tb_Grade 表组装数据源的数据 (2). 执行 WHERE 子句, 筛选 tb_Grade 表中所有数据不为 NULL 的数据 (3). 执行 GROUP BY 子句, 把 tb_Grade 表按 "学生姓名" 列进行分组 (4). 计算 max() 聚集函数, 按 "总成绩" 求出总成绩中最大的一些数值 (5). 执行 HAVING 子句, 筛选课程的总成绩大于 分的. (7). 执行 ORDER BY 子句, 把最后的结果按 "Max 成绩" 进行排序. 好了，看了这些之后，我相信大家都知道了SQL中select语句的执行顺序了吧！哈哈！
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