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SQL引擎按什么顺序执行查询和子查询？

发布于 2024-08-21 11:39:56 字数 360 浏览 9 评论 0原文

你好，我做了一个 SQL 测试，对一个问题感到怀疑/好奇：

SQL 引擎执行查询和子查询的顺序是什么？

答案是

主查询 ->子查询-> sub 子查询等等
sub 子查询 ->子查询-> prime query
整个查询一次性解释
没有固定的解释顺序，查询解析器即时做出决定

我选择了最后一个答案（只是假设它相对于其他答案是最可靠的）。现在好奇的是：

我在哪里可以读到这方面的内容，并简要介绍一下这一切背后的机制是什么？

谢谢。

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烟火散人牵绊 2024-08-28 11:39:56

我认为答案4是正确的。有几个注意事项：

子查询的类型 - 是否相关。考虑：

SELECT *
FROM   t1
WHERE  id IN (
             SELECT id
             FROM   t2
            )

这里，子查询与外部查询不相关。如果 t2.id 中的值数量与 t1.id 相比较小，则首先执行子查询并将结果保留在内存中，然后扫描 t1 或 t1.id 上的索引，进行匹配可能是最有效的缓存的值。

但如果查询是：

SELECT *
FROM   t1
WHERE  id IN (
             SELECT id
             FROM   t2
             WHERE  t2.type = t1.type
            )

这里子查询是相关的 - 除非 t1.type 已知，否则无法计算子查询。由于 t1.type 的值对于外部查询的每一行可能有所不同，因此可以针对外部查询的每一行执行该子查询一次。

话又说回来，RDBMS 可能真的很聪明，并意识到 t2.type 只有几个可能的值。在这种情况下，如果它可以猜测执行一次子查询的成本比为每行执行一次子查询更便宜，那么它仍然可以使用用于不相关子查询的方法。

I think answer 4 is correct. There are a few considerations:

type of subquery - is it corrrelated, or not. Consider:

SELECT *
FROM   t1
WHERE  id IN (
             SELECT id
             FROM   t2
            )

Here, the subquery is not correlated to the outer query. If the number of values in t2.id is small in comparison to t1.id, it is probably most efficient to first execute the subquery, and keep the result in memory, and then scan t1 or an index on t1.id, matching against the cached values.

But if the query is:

SELECT *
FROM   t1
WHERE  id IN (
             SELECT id
             FROM   t2
             WHERE  t2.type = t1.type
            )

here the subquery is correlated - there is no way to compute the subquery unless t1.type is known. Since the value for t1.type may vary for each row of the outer query, this subquery could be executed once for each row of the outer query.

Then again, the RDBMS may be really smart and realize there are only a few possible values for t2.type. In that case, it may still use the approach used for the uncorrelated subquery if it can guess that the cost of executing the subquery once will be cheaper that doing it for each row.

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