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一、逻辑查询处理的各个阶段
(5)SELECT DISTINCT TOP(<top_specification>) <select_list>
(1)FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <on_predicate>
(2)WHERE <where_predicate>
(3)GROUP BY <group_by_specification>
(4)HAVING <having_predicate>
(6)ORDER BY <order_by_list>
上边语句是一个普通格式的查询语句，基本包含了所有的查询条件和关键字。你可能会发现前边的序号并不是按顺序来的，被你说对了，这是SQL与其他编程语言不同的最明显特征，就是它的执行顺序并不是按照编写顺序来的。上边的序号，就是查询语句在执行过程中的逻辑处理顺序。下面简单介绍一下各个阶段都干了啥事。
（1）FROM 阶段
FROM阶段标识出查询的来源表，并处理表运算符。在涉及到联接运算的查询中（各种join），主要有以下几个步骤：
a.求笛卡尔积。不论是什么类型的联接运算，首先都是执行交叉连接（cross join），求笛卡儿积，生成虚拟表VT1-J1。
b.ON筛选器。这个阶段对上个步骤生成的VT1-J1进行筛选，根据ON子句中出现的谓词进行筛选，让谓词取值为true的行通过了考验，插入到VT1-J2。
c.添加外部行。如果指定了outer join，还需要将VT1-J2中没有找到匹配的行，作为外部行添加到VT1-J2中，生成VT1-J3。
经过以上步骤，FROM阶段就完成了。概括地讲，FROM阶段就是进行预处理的，根据提供的运算符对语句中提到的各个表进行处理（除了join，还有apply，pivot，unpivot）
（2）WHERE阶段
WHERE阶段是根据<where_predicate>中条件对VT1中的行进行筛选，让条件成立的行才会插入到VT2中。
（3）GROUP BY阶段
GROUP阶段按照指定的列名列表，将VT2中的行进行分组，生成VT3。最后每个分组只有一行。
（4）HAVING阶段
该阶段根据HAVING子句中出现的谓词对VT3的分组进行筛选，并将符合条件的组插入到VT4中。
（5）SELECT阶段
这个阶段是投影的过程，处理SELECT子句提到的元素，产生VT5。这个步骤一般按下列顺序进行
a.计算SELECT列表中的表达式，生成VT5-1。
b.若有DISTINCT，则删除VT5-1中的重复行，生成VT5-2
c.若有TOP，则根据ORDER BY子句定义的逻辑顺序，从VT5-2中选择签名指定数量或者百分比的行，生成VT5-3
（6）ORDER BY阶段
根据ORDER BY子句中指定的列明列表，对VT5-3中的行，进行排序，生成游标VC6.
当然SQL SERVER在实际的查询过程中，有查询优化器来生成实际的工作计划。以何种顺序来访问表，使用什么方法和索引，应用哪种联接方法，都是由查询优化器来决定的。优化器一般会生成多个工作计划，从中选择开销最小的那个去执行。逻辑查询处理都有非常特定的顺序，但是优化器常常会走捷径。
T-SQL查询处理这种逻辑处理顺序，是理论上的处理过程，实际情况还会根据查询优化器选择最优的执行计划。
还是从FROM阶段讲开。
（1）FROM阶段
这个阶段是查询逻辑处理的第一步。想到这里，想起了LINQ表达式不就是从FROM开始的嘛，看来还是挺有道理的。FROM阶段负责表示表或要查询的表。如果指定了表运算符，还需 要按从左到右的顺序，对运算符进行逐个处理。表运算符有4类，JOIN,APPLY,PIVOT,UNPIVOT。每个表运算符都有自己的处理规则。这里挑最常见的JOIN来说。
对于联接（join），一般有以下几个个步骤:
a.求笛卡尔积，对两张表进行cross join，得出最大的可能结果集。如果左表有n行，右表有m行，则结果集有nxm行。
b.利用ON筛选条件来筛选，剔除不符合条件的行。
c.对于外联接（left，right，full outer join），还需要添加外部行。在上个步骤中，ON条件剔除掉了所有不匹配两张表的行。但是在外联接中，通过指定外连接的类型，需要将其中的一个或者两个表标记为保留表，并返回该表中所有的行。所以这时候还需要将保留表中被ON筛选条件剔除的行重新加入到结果集中（这些重新加进来的表，书中称为外部行），并将外部行中非保留表的列值标记为NULL.再次提醒一下，这一个步骤，只有外联接才执行，对于内联接（inner join）只需要执行a和b两个步骤的。
（2）WHERE阶段
对于上一步骤返回的虚拟表，经过where条件的判定，只有让where条件为true的行才会被保留下来。请注意，因为还没有对数据进行分组，所以在where子句中不能聚合。也不能引用select列表中创建的别名，因为SELECT阶段还在后头呢。例如where orderid>max(orderid), select year(thedate) as theyear... where theyear>2010是不能使用的。
另外一个很让人迷惑的问题是，对于包含JOIN的查询，到底ON和WHERE子句有什么区别，应该什么时候使用ON子句，什么时候使用where子句。这里作一下说明。只有对于外联接，ON和where子句才会存在这种逻辑区别，因为在外联接中，通过ON子句的筛选之后，还要对保留表进行外部行添加，而where子句则是在外部行添加过之后才进行筛选的。因此，ON子句对这种外联接的情况的筛选，并不是最终的结果，在FROM阶段的第三个步骤，还会把外部行添加回来的。而对于内联接，where子句和on子句作用是完全一样的，在哪里筛选都是同种效果，没有其他步骤。所以在处理这种含有外联接的查询，一定要注意ON筛选和where筛选的区别，避免使用错了，达不到筛选的效果。另外，对于内联接，一个不错的建议是，对于两个表都存在的字段筛选，用ON子句，对于单个表的字段筛选，用where，例如：select * from a inner join b on a.col = b.col where a.col2 >1。
（3）GROUP BY阶段
在这一阶段将上一步返回的虚拟表中的结果集按分组进行重组，由分组集所有列的每个唯一组合，标识出一个组。再用这些组，跟上一步返回的每一个行进行关系。注意，每个行只能关联一个组。最后，生成的结果集中，每个组只能有一行。关于GROUP BY还有很多有意思的地方，比如cube，rollup，grouping等等，有时间再一一介绍。
(4)HAVING阶段
HAVING筛选器用于对上一步返回的结果集进行筛选。HAVING筛选器是唯一能筛选分组数据的筛选器，ON和where都不行。理由很简单，ON和where都是在分组之前进行处理的，自然不能对分组进行筛选。所以HAVING和WHERE的区别，也是很显而易见了。HAVING 只能与 SELECT 语句一起使用。HAVING 通常在 GROUP BY 子句中使用。如果不使用 GROUP BY 子句，则 HAVING 的行为与 WHERE 子句一样。
（5）SELECT阶段
这一个步骤，将构造最终返回给调用者的表。这个步骤涉及到3个子阶段。
a.计算表达式。在这个阶段中，select列表可以返回油上一步得到的虚拟表的基础列，也可以是对这些基础列的操作。有一点需要注意的是，在这个select列表中，所有的表达式是同时计算的。举个例子，在SQL中，可以这么交换两个列值:update tab_test set col1 = col2,col2 =col1;在别的语言看来这的确很神奇。
而且在select列表中创建的别名不能在同一select列表中的其他表达式中使用。所以，基于这个特性，我们就会得出一个结论，select列表的顺序是无关紧要的。
b.处理DINSTINCT，如果查询中指定了DINSTINCT，则从上一步返回的虚拟表中删除重复的行。
c.应用TOP选项。对于指定了TOP选项的查询，则会根据查询的order by子句来选择指定数量的行。TOP选项里有很多特殊的地方，此处先不扯远，以后有机会单独讲。
（6）ORDER BY阶段
这一步按照order by列表中的列明对上一步的表进行排序，返回游标。
这里有必要谈一下集合和游标。SQL的理论基础是集合，集合是无序的，它只是成员的一种逻辑集合。对于带有排序作用的ORDER BY子句的查询，可以返回一个对象，其中的行按照特定的顺序组织在一起。ANSI把这种 对象成为游标（cursor）。
因为在这一步中，最后返回的是游标，所以带有order by的查询，是不能用来定义视图，子查询，公用表等。例如：
SELECT * FROM (SELECT col1,col2 FROM tab_test ORDER BY col1)是无效的，并且将报错。
但是如果同时指定了TOP选项，则是一个例外。SELECT * FROM (SELECT top (10) col1,col2 FROM tab_test ORDER BY col1)，对于这个查询，因为同时指定了top和order by，则子查询中的结果一定是固定而且有序的的，但是外部的查询，则不能保证是有序排列的。
对于T-SQL查询逻辑处理，就整理到这里，有什么问题，还请大家指出，一起探讨。
转自 http://www.cnblogs.com/gaiyang/archive/2011/04/13/2014355.html
标签：sql
原文地址：http://blog.csdn.net/jinzheng069/article/details/25075411
