关于SQLServer2005的学习笔记——SQL查询解析步骤

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,独享型 2核4GB
简介:
最近一来因工作上的事情比较闹心,没心事再研究 SQLServer2005 的体系结构;一来关于体系结构确实过于复杂,远远不如应用来的直接明了,所以暂时搁笔。
出于工作上的需要,对应用开发需要更多的了解,所以把心事暂时放到这方面。
 
先从最简单的 SQL 入手来分析一下 SQL 的执行步骤,为什么了解执行步骤,其实与 JOIN 后的 ON 条件和 WHERE 条件容易混淆有关系。
是先执行 ON 还是先执行 WHERE ,很大程度上会决定 SQL 的结果集正确与否。
CREATE TABLE Customers
(
  CustomerID  CHAR(5)     NOT NULL PRIMARY KEY,
  City        VARCHAR(10) NOT NULL
);
CREATE TABLE Orders
(
  OrderID     INT     NOT NULL PRIMARY KEY,
  CustomerID  CHAR(5) NULL REFERENCES Customers(CustomerID)
);
 
INSERT INTO Customers VALUES('FISSA','Madrid');
INSERT INTO Customers VALUES('FRNDO','Madrid');
INSERT INTO Customers VALUES('KRLOS','Madrid');
INSERT INTO Customers VALUES('MRPHS','Zion');
INSERT INTO Orders VALUES(1,'FRNDO');
INSERT INTO Orders VALUES(2,'FRNDO');
INSERT INTO Orders VALUES(3,'KRLOS');
INSERT INTO Orders VALUES(4,'KRLOS');
INSERT INTO Orders VALUES(5,'KRLOS');
INSERT INTO Orders VALUES(6,'MRPHS');
INSERT INTO Orders VALUES(7,NULL); 
 
 
试看看以上两个语句有什么不同,你就会发现很有趣的现象。
SELECT C.CustomerID,COUNT(O.OrderID) AS NumOrders
  FROM Customers C
  LEFT OUTER JOIN Orders O
    ON C.CustomerID=O.CustomerID
  WHERE C.City='Madrid'
  GROUP BY C.CustomerID
  HAVING COUNT(O.OrderID)<3
  ORDER BY NumOrders;
 
SELECT C.CustomerID,COUNT(O.OrderID) AS NumOrders
  FROM Customers C
  LEFT OUTER JOIN Orders O
    ON C.CustomerID=O.CustomerID
    AND C.City='Madrid'
  GROUP BY C.CustomerID
  HAVING COUNT(O.OrderID)<3
  ORDER BY NumOrders; 
 
 
--Step1 ,首先对 FROM 后面的表进行笛卡尔乘积,生成虚表 STEP1
WITH STEP1
AS
(
SELECT C.CustomerID C_CustomerID,C.City C_City,O.OrderID O_OrderID,O.CustomerID O_CustomerID
  FROM Customers C,Orders O
)
SELECT * FROM STEP1 
 
 
--Step2 ,再次应用 ON 语句中的条件,如果没有外关联的话,这里的 ON 和 WHERE 实际上是没有什么差别的,生成虚表 STEP2
WITH STEP2
AS
(
SELECT C.CustomerID C_CustomerID,C.City C_City,O.OrderID O_OrderID,O.CustomerID O_CustomerID
  FROM Customers C
  JOIN Orders O
    ON C.CustomerID=O.CustomerID
)
SELECT * FROM STEP2 
 
 
--Step3 ,如果指定了 OUTER JOIN , SQL 会自动把 STEP2 表中未匹配的行作为外部行添加到 STEP3 中,此处找到了 CustomerID=FISSA,City=Madrid ,这个没有订单但又有相关名字的用户
WITH STEP3
AS
(
SELECT C.CustomerID C_CustomerID,C.City C_City,O.OrderID O_OrderID,O.CustomerID O_CustomerID
  FROM Customers C
  LEFT OUTER JOIN Orders O
    ON C.CustomerID=O.CustomerID
)
SELECT * FROM STEP3 
 
 
--Step4 ,应用 WHERE 条件,过滤不符合条件的记录
AS
(
SELECT C.CustomerID C_CustomerID,C.City C_City,O.OrderID O_OrderID,O.CustomerID O_CustomerID
  FROM Customers C
  LEFT OUTER JOIN Orders O
    ON C.CustomerID=O.CustomerID
  WHERE C.City='Madrid'
)
SELECT * FROM STEP4 
 
 
--Step5 ,对以上的结果集进行分组
WITH STEP5
AS
(
SELECT C.CustomerID,COUNT(O.OrderID) AS NumOrders
  FROM Customers C
  LEFT OUTER JOIN Orders O
    ON C.CustomerID=O.CustomerID
  WHERE C.City='Madrid'
  GROUP BY C.CustomerID
)
SELECT * FROM STEP5 
 
 
--Step6 ,处理 CUBE 、 ROLLUP 之类的语句,此处无此需求
SELECT * FROM STEP6 
 
 
--Step7 处理 Having 筛选器,与 WHERE 条件有些类似
WITH STEP7
AS
(
SELECT C.CustomerID,COUNT(O.OrderID) AS NumOrders
  FROM Customers C
  LEFT OUTER JOIN Orders O
    ON C.CustomerID=O.CustomerID
  WHERE C.City='Madrid'
  GROUP BY C.CustomerID
  HAVING COUNT(O.OrderID)<3
)
SELECT * FROM STEP7 
 
 
--Step8 ,处理 SELECT 列表,即别名转换把 COUNT(O.OrderID) 转换成 NumOrders
SELECT * FROM STEP8 
 
 
--Step9 ,应用 DISTINCT 语句,此处无此需求
SELECT * FROM STEP9 
 
 
--Step10 ,应用 ORDER BY 语句进行排序
SELECT C.CustomerID,COUNT(O.OrderID) AS NumOrders
  FROM Customers C
  LEFT OUTER JOIN Orders O
    ON C.CustomerID=O.CustomerID
  WHERE C.City='Madrid'
  GROUP BY C.CustomerID
  HAVING COUNT(O.OrderID)<3
  ORDER BY NumOrders 
 
 
--Step11 ,执行 TOP 选项,此处无此需求
SELECT * FROM STEP11 
 




本文转自baoqiangwang51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/baoqiangwang/310463 ,如需转载请自行联系原作者
相关实践学习
使用SQL语句管理索引
本次实验主要介绍如何在RDS-SQLServer数据库中,使用SQL语句管理索引。
SQL Server on Linux入门教程
SQL Server数据库一直只提供Windows下的版本。2016年微软宣布推出可运行在Linux系统下的SQL Server数据库,该版本目前还是早期预览版本。本课程主要介绍SQLServer On Linux的基本知识。 相关的阿里云产品:云数据库RDS&nbsp;SQL Server版 RDS SQL Server不仅拥有高可用架构和任意时间点的数据恢复功能,强力支撑各种企业应用,同时也包含了微软的License费用,减少额外支出。 了解产品详情:&nbsp;https://www.aliyun.com/product/rds/sqlserver
相关文章
|
19天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
数据库开发之SQL简介以及DDL的详细解析
数据库开发之SQL简介以及DDL的详细解析
37 0
|
12天前
|
NoSQL 安全 测试技术
接口测试用例设计的关键步骤与技巧解析
该文介绍了接口测试的设计和实施,包括测试流程、质量目标和用例设计方法。接口测试在需求分析后进行,关注功能、性能、安全等六项质量目标。流程包括网络监听(如TcpDump, WireShark)和代理工具(Charles, BurpSuite, mitmproxy, Fiddler, AnyProxy)。设计用例时,需考虑基本功能流程、输入域测试(如边界值、特殊字符、参数类型、组合参数、幂等性)、线程安全(并发和分布式测试)以及故障注入。接口测试用例要素包括模块、标题、优先级、前置条件、请求方法等。文章强调了保证接口的幂等性和系统健壮性的测试重要性。
44 5
|
17天前
|
SQL API 流计算
实时计算 Flink版产品使用合集之在Mac M1下的Docker环境中开启SQL Server代理的操作步骤是什么
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
4天前
|
SQL XML 安全
Pikachu SQL 注入通关解析
Pikachu SQL 注入通关解析
|
11天前
|
SQL JSON atlas
实时计算 Flink版产品使用合集之SQL Server CDC是否支持抽取SQL Server视图
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
12天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
简简单单 My SQL 学习笔记(3)——连接和嵌套查询
简简单单 My SQL 学习笔记(3)——连接和嵌套查询
|
12天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
简简单单 My SQL 学习笔记(2)——分组和简单数据的查询
简简单单 My SQL 学习笔记(2)——分组和简单数据的查询
|
12天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
简简单单 My SQL 学习笔记(1)——表中数据的整删改查
简简单单 My SQL 学习笔记(1)——表中数据的整删改查
|
14天前
|
网络协议
阿里云服务器搭建DNS解析服务步骤
在阿里云搭建DNS解析服务,首先注册阿里云账号并购买适合的云服务器。获取服务器公网IP后,配置服务器并安装DNS软件如Bind9。接着设置DNS解析,包括定义顶级和子域名的指向。最后,通过ping测试或浏览器访问验证DNS解析功能是否正常。
|
17天前
|
SQL 数据处理 HIVE
实时计算 Flink版产品使用合集之将OceanBase的CDC数据导入到Flink SQL的任务的步骤是什么
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

推荐镜像

更多