深入學習MySQL中的邏輯查詢

查詢是MySQL中最頻繁的操作，它也是用來建構DELETE、UPDATE的基礎；而查詢處理可分為邏輯查詢和實體查詢。今天我們就來跟大家詳細介紹一下邏輯查詢，希望對大家有幫助！

在MySQL中，查詢是用來建立DELETE、UPDATE的基礎，因為你要刪除或更新他們時，首先就是要找出這些記錄，所以SELECT顯的特別重要，對於查詢處理，可以分為邏輯查詢和物理查詢，邏輯查詢表示執行SELECT語句時應該產生什麼樣的結果，而物理查詢表示MySQL如何得到這個結果的。 【相關推薦：mysql影片教學】

本章來說一下邏輯查詢。

在SQL語句中，最先處理的就是FROM語句，最後執行的是LIMIT語句，如果把所有的語句都用上，如GROUP BY、ORDER BY，那麼大致可以分成10個步驟，如下所示，每個操作都會產生一張虛擬表。

(7) select (8)distinct<select_list>

(1) from <left table>
(3) <join_type> join <right_table>
(2)    on<条件>
(4) where <条件>
(5) group by<字段list>
(6) having<条件>
(9) order by<字段>
(10) limit

下面透過一個實際範例來分析一下，先建立兩張表，使用者和訂單。

mysql> create table user (userId int(11),userName varchar(255),city varchar(255), primary key (userId));
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.05 sec)


mysql> create table orders(orderId int(11) ,userId int(11) ,primary key (orderId));
Query OK, 0 rows affected, 2 warnings (0.05 sec)

插入資料。

insert user values(1,"张三","内蒙");
insert user values(2,"李四","内蒙");
insert user values(3,"王五","北京");
insert user values(4,"迪迦","西藏");
insert user values(5,"金甲战士","内蒙");

insert orders values(10001,1);
insert orders values(10002,1);
insert orders values(10003,4);
insert orders values(10004,1);
insert orders values(10005,1);
insert orders values(10006,4);
insert orders values(10007,2);

好，現在來查詢一下來自內蒙，且訂單數量小於3的用戶，SQL如下。

mysql> select userName,count(orders.orderId) as total from user 
left join orders on user.userId = orders.userId 
where city="内蒙" 
group by user.userId 
having count(orders.orderId)<3 
order by total desc;
+--------------+-------+
| userName     | total |
+--------------+-------+
| 李四         |     1 |
| 金甲战士     |     0 |
+--------------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

有資料有SQL，下面分析一下具體流程。

1. 笛卡兒乘積

#首先要做的是對FROM語句前後的兩張表進行笛卡兒乘積，那麼什麼是笛卡兒乘積？舉例來說，假設集合A={a, b}，集合B={0, 1, 2}，則兩個集合的笛卡爾積為{(a, 0), (a, 1), ( a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}。

所以，對應上面的數據，最終會產生一張虛擬表VT1，他將包含35行數據，具體數據如下所示。

##userId1張三內蒙100011##1張三內蒙1000341張三內蒙100051#1 ##1000611#張三內蒙#1000510007

userId	userName	#city	orderId
			##1
張三	內蒙	10002	1
# #4		1	張三	內蒙
2		#..................

### ######################5######金甲戰士######內蒙######10001#### ##1############5######金甲戰士#######內蒙######10002######1#####################1#### ########

2. ON过滤器

下一步，通过ON后面的添加过滤掉不需要的数据，在上述SQL中，条件是user.userId = orders.userId ，所以通过上面生成的虚拟表VT1，除去不相关的数据，生成新的虚拟表VT2，最终的结果如下。

+--------+--------------+--------+---------+--------+
| userId | userName     | city   | orderId | userId |
+--------+--------------+--------+---------+--------+
|      1 | 张三         | 内蒙   |   10005 |      1 |
|      1 | 张三         | 内蒙   |   10004 |      1 |
|      1 | 张三         | 内蒙   |   10002 |      1 |
|      1 | 张三         | 内蒙   |   10001 |      1 |
|      2 | 李四         | 内蒙   |   10007 |      2 |
|      3 | 王五         | 北京   |    NULL |   NULL |
|      4 | 迪迦         | 西藏   |   10006 |      4 |
|      4 | 迪迦         | 西藏   |   10003 |      4 |
|      5 | 金甲战士     | 内蒙   |    NULL |   NULL |
+--------+--------------+--------+---------+--------+

3.添加外部行

这一步只有在连接类型为OUTER JOIN才发生。

LEFT OUTER JOIN把左表记为保留表，RIGHT OUTER JOIN把右表作为保留表，FULL OUTER JOIN表示都作为保留表，添加外部行的工作就是在上一步的基础上添加保留表中被过滤条件过滤掉的数据，非保留表的数据被赋值NULL。

最终生成下面的结果，记为虚拟表VT3。

+--------+--------------+--------+---------+--------+
| userId | userName     | city   | orderId | userId |
+--------+--------------+--------+---------+--------+
|      1 | 张三         | 内蒙   |   10005 |      1 |
|      1 | 张三         | 内蒙   |   10004 |      1 |
|      1 | 张三         | 内蒙   |   10002 |      1 |
|      1 | 张三         | 内蒙   |   10001 |      1 |
|      2 | 李四         | 内蒙   |   10007 |      2 |
|      3 | 王五         | 北京   |    NULL |   NULL |
|      4 | 迪迦         | 西藏   |   10006 |      4 |
|      4 | 迪迦         | 西藏   |   10003 |      4 |
|      5 | 金甲战士     | 内蒙   |    NULL |   NULL |
+--------+--------------+--------+---------+--------+

4. WHERE过滤器

这一步很简单，条件为city="内蒙" ，即只保留下city为内蒙的列，并生成新的虚拟表VT4。最终结果如下。

+--------+--------------+--------+---------+--------+
| userId | userName     | city   | orderId | userId |
+--------+--------------+--------+---------+--------+
|      1 | 张三         | 内蒙   |   10005 |      1 |
|      1 | 张三         | 内蒙   |   10004 |      1 |
|      1 | 张三         | 内蒙   |   10002 |      1 |
|      1 | 张三         | 内蒙   |   10001 |      1 |
|      2 | 李四         | 内蒙   |   10007 |      2 |
|      5 | 金甲战士     | 内蒙   |    NULL |   NULL |
+--------+--------------+--------+---------+--------+

5. GROUP BY 分组

这步将上一个步骤进行分组，并生成新的虚拟表VT5，结果如下。

+--------+--------------+--------+
| userId | userName     | city   |
+--------+--------------+--------+
|      1 | 张三         | 内蒙   |
|      2 | 李四         | 内蒙   |
|      5 | 金甲战士     | 内蒙   |
+--------+--------------+--------+

6.HAVING筛选

分完组，我们就可以筛选了，选出count(orders.orderId)<3 的数据即可，最终结果如下。

| userId | userName     | city   | count(orders.orderId) |
+--------+--------------+--------+-----------------------+
|      2 | 李四         | 内蒙   |                     1 |
|      5 | 金甲战士     | 内蒙   |                     0 |
+--------+--------------+--------+-----------------------+

7.处理SELECT列表

虽然SELECT是查询中最先被指定的部分，但是直到这里才真正进行处理，在这一步，将SELECT中指定的列从上一步产生的虚拟表中选出。

8.应用DISTINCT

如果查询语句中存在DISTINCT子句，则会创建一张内存临时表，这张内存临时表的表结构和上一步产生的虚拟表一样，不同的是对进行DISTINCT操作的列增加了一个唯一索引，以此来去除重复数据。

另外对使用了GROUP BY语句的查询，再使用DISTINCT是多余的，因为已经进行了分组，不会移除任何行。

9.排序和LIMIT

最后就是排序，返回新的虚拟表。结果如下。

+--------------+-------+
| userName     | total |
+--------------+-------+
| 李四         |     1 |
| 金甲战士     |     0 |
+--------------+-------+

但是在本例子中没有使用到LIMIT，如果使用到了，那么则从选出指定位置开始的指定行数，

原文地址：https://juejin.cn/post/7000739902937628679

作者：i听风逝夜

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