MySQL中邏輯查詢(xún)的示例分析

這篇文章主要介紹了中邏輯查詢(xún)的示例分析，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著(zhù)大家一起了解一下。

在MySQL中，查詢(xún)是用于構建DELETE、UPDATE的基礎，因為你要刪除或者更新他們時(shí)，首先就是要查出這些記錄，所以SELECT顯的尤為重要，對于查詢(xún)處理，可以分為邏輯查詢(xún)和物理查詢(xún)，邏輯查詢(xún)表示執行SELECT語(yǔ)句時(shí)應該產(chǎn)生什么樣的結果，而物理查詢(xún)表示MySQL如何得到這個(gè)結果的。

本章來(lái)說(shuō)一下邏輯查詢(xún)。

在SQL語(yǔ)句中，最先處理的就是FROM語(yǔ)句，最后執行的是LIMIT語(yǔ)句，如果把所有的語(yǔ)句都用上，如GROUP BY、ORDER BY，那么大致可以分為10個(gè)步驟，如下所示，每個(gè)操作都會(huì )產(chǎn)生一張虛擬表。

(7) select (8)distinct<select_list>

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

下面通過(guò)一個(gè)實(shí)際例子來(lái)分析一下，首先創(chuàng )建兩張表，用戶(hù)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)

插入數據。

insert user values(1,"張三","內蒙");
insert user values(2,"李四","內蒙");
insert user values(3,"王五","北京");
insert user values(4,"迪迦","西藏");
insert user values(5,"金甲戰士","內蒙");

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(lái)查詢(xún)一下來(lái)自?xún)让?，且訂單數量小?的用戶(hù)，SQL如下。

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

有數據有SQL，下面分析一下具體流程。

1. 笛卡爾乘積

首先要做的是對FROM語(yǔ)句前后的兩張表進(jìn)行笛卡爾乘積，那么什么是笛卡爾乘積？舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，假設集合A={a, b}，集合B={0, 1, 2}，則兩個(gè)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(huì )產(chǎn)生一張虛擬表VT1，他將包含35行數據，具體數據如下所示。

2. ON過(guò)濾器

下一步，通過(guò)ON后面的添加過(guò)濾掉不需要的數據，在上述SQL中，條件是user.userId = orders.userId ，所以通過(guò)上面生成的虛擬表VT1，除去不相關(guān)的數據，生成新的虛擬表VT2，最終的結果如下。

+--------+--------------+--------+---------+--------+
| userId | userName     | city   | orderId | userId |
+--------+--------------+--------+---------+--------+
|      1 | 張三         | 內蒙   |   10005 |      1 |
|      1 | 張三         | 內蒙   |   10004 |      1 |
|      1 | 張三         | 內蒙   |   10002 |      1 |
|      1 | 張三         | 內蒙   |   10001 |      1 |
|      2 | 李四         | 內蒙   |   10007 |      2 |
|      3 | 王五         | 北京   |    NULL |   NULL |
|      4 | 迪迦         | 西藏   |   10006 |      4 |
|      4 | 迪迦         | 西藏   |   10003 |      4 |
|      5 | 金甲戰士     | 內蒙   |    NULL |   NULL |
+--------+--------------+--------+---------+--------+

3.添加外部行

這一步只有在連接類(lèi)型為OUTER JOIN才發(fā)生。

LEFT OUTER JOIN把左表記為保留表，RIGHT OUTER JOIN把右表作為保留表，FULL OUTER JOIN表示都作為保留表，添加外部行的工作就是在上一步的基礎上添加保留表中被過(guò)濾條件過(guò)濾掉的數據，非保留表的數據被賦值NULL。

最終生成下面的結果，記為虛擬表VT3。

+--------+--------------+--------+---------+--------+
| userId | userName     | city   | orderId | userId |
+--------+--------------+--------+---------+--------+
|      1 | 張三         | 內蒙   |   10005 |      1 |
|      1 | 張三         | 內蒙   |   10004 |      1 |
|      1 | 張三         | 內蒙   |   10002 |      1 |
|      1 | 張三         | 內蒙   |   10001 |      1 |
|      2 | 李四         | 內蒙   |   10007 |      2 |
|      3 | 王五         | 北京   |    NULL |   NULL |
|      4 | 迪迦         | 西藏   |   10006 |      4 |
|      4 | 迪迦         | 西藏   |   10003 |      4 |
|      5 | 金甲戰士     | 內蒙   |    NULL |   NULL |
+--------+--------------+--------+---------+--------+

4. WHERE過(guò)濾器

這一步很簡(jiǎn)單，條件為city="內蒙" ，即只保留下city為內蒙的列，并生成新的虛擬表VT4。最終結果如下。

+--------+--------------+--------+---------+--------+
| userId | userName     | city   | orderId | userId |
+--------+--------------+--------+---------+--------+
|      1 | 張三         | 內蒙   |   10005 |      1 |
|      1 | 張三         | 內蒙   |   10004 |      1 |
|      1 | 張三         | 內蒙   |   10002 |      1 |
|      1 | 張三         | 內蒙   |   10001 |      1 |
|      2 | 李四         | 內蒙   |   10007 |      2 |
|      5 | 金甲戰士     | 內蒙   |    NULL |   NULL |
+--------+--------------+--------+---------+--------+

5. GROUP BY 分組

這步將上一個(gè)步驟進(jìn)行分組，并生成新的虛擬表VT5，結果如下。

+--------+--------------+--------+
| userId | userName     | city   |
+--------+--------------+--------+
|      1 | 張三         | 內蒙   |
|      2 | 李四         | 內蒙   |
|      5 | 金甲戰士     | 內蒙   |
+--------+--------------+--------+

6.HAVING篩選

分完組，我們就可以篩選了，選出count(orders.orderId)<3 的數據即可，最終結果如下。

| userId | userName     | city   | count(orders.orderId) |
+--------+--------------+--------+-----------------------+
|      2 | 李四         | 內蒙   |                     1 |
|      5 | 金甲戰士     | 內蒙   |                     0 |
+--------+--------------+--------+-----------------------+

7.處理SELECT列表

雖然SELECT是查詢(xún)中最先被指定的部分，但是直到這里才真正進(jìn)行處理，在這一步，將SELECT中指定的列從上一步產(chǎn)生的虛擬表中選出。

8.應用DISTINCT

如果查詢(xún)語(yǔ)句中存在DISTINCT子句，則會(huì )創(chuàng )建一張內存臨時(shí)表，這張內存臨時(shí)表的表結構和上一步產(chǎn)生的虛擬表一樣，不同的是對進(jìn)行DISTINCT操作的列增加了一個(gè)唯一索引，以此來(lái)去除重復數據。

另外對使用了GROUP BY語(yǔ)句的查詢(xún)，再使用DISTINCT是多余的，因為已經(jīng)進(jìn)行了分組，不會(huì )移除任何行。

9.排序和LIMIT

最后就是排序，返回新的虛擬表。結果如下。

+--------------+-------+
| userName     | total |
+--------------+-------+
| 李四         |     1 |
| 金甲戰士     |     0 |
+--------------+-------+

但是在本例子中沒(méi)有使用到LIMIT，如果使用到了，那么則從選出指定位置開(kāi)始的指定行數