hive查询语句执行顺序

时间: 2023-11-03 21:39:16 浏览: 105

SELECT语句执行顺序

### SELECT语句执行顺序在ANSI SQL标准中，SELECT语句是数据库查询语言的核心组成部分，用于从一个或多个表中检索数据。了解SELECT语句的执行顺序对于编写高效、正确的SQL查询至关重要。本文将详细介绍SELECT语句各部分的执行顺序，并通过具体示例加深理解。 #### SELECT语句的基本结构 SELECT语句的基本结构如下： ```sql SELECT [ALL | DISTINCT] <目标表达式> [,<目标表达式>] FROM <表名> [,<表名>] [WHERE <条件表达式>] [GROUP BY <列名>] [HAVING <条件表达式>] [ORDER BY <排序列名>] [ASC | DESC] ``` 其中： - **SELECT**：指定要检索的数据列。 - **FROM**：指定查询的数据来源表。 - **WHERE**：用于过滤记录，只选择满足条件的行。 - **GROUP BY**：对结果集按一个或多个列进行分组。 - **HAVING**：用于过滤分组后的结果，只保留满足条件的组。 - **ORDER BY**：对结果集进行排序。 #### SELECT语句的执行顺序 1. **FROM**：首先处理FROM子句，解析出所有参与查询的表并建立连接。 - 如果涉及到多表连接，则根据JOIN类型（如INNER JOIN、LEFT JOIN等）确定表之间的连接方式。 - 表连接完成后，形成临时的结果集。 2. **WHERE**：接着应用WHERE子句中的过滤条件。 - 这一步骤主要用于过滤掉不符合条件的行，减少后续处理的数据量。 3. **目标表达式**：计算SELECT列表中的表达式，确定最终要返回的列。 - 如果使用了DISTINCT关键字，则去除重复的行。 4. **GROUP BY**：如果存在GROUP BY子句，则根据指定的列对数据进行分组。 - 分组完成后，每一组会成为一个新的行。 5. **聚合函数**：处理聚合函数，如COUNT()、SUM()、AVG()等。 - 对于每个分组，计算相应的聚合值。 6. **HAVING**：应用HAVING子句中的过滤条件。 - HAVING子句与WHERE子句类似，但HAVING应用于分组后的结果，过滤掉不满足条件的分组。 7. **ORDER BY**：根据ORDER BY子句对结果集进行排序。 - 排序可以是升序（ASC，默认）或降序（DESC）。 #### 示例分析假设我们有以下SQL查询语句： ```sql SELECT DISTINCT c.name, COUNT(p.id) FROM customers AS c JOIN products AS p ON c.id = p.customer_id WHERE p.price > 100 GROUP BY c.name HAVING COUNT(p.id) > 5 ORDER BY COUNT(p.id) DESC; ``` - **FROM**：连接`customers`表和`products`表。 - **WHERE**：过滤价格大于100的产品。 - **目标表达式**：选择客户名称和产品ID的计数。 - **GROUP BY**：按客户名称分组。 - **聚合函数**：计算每个客户的产品数量。 - **HAVING**：过滤掉产品数量小于等于5的客户。 - **ORDER BY**：按产品数量降序排列。通过以上步骤，我们可以确保SELECT语句按照正确的顺序执行，从而获得预期的查询结果。 #### 思考题答案 1. **GROUP BY** 子句的位置？ - 答案是E. 在WHERE子句之后。 2. **ORDER BY** 子句的位置？ - 答案是C. 在所有子句之后。以上就是关于SELECT语句执行顺序的详细解析。理解这些细节有助于更好地掌握SQL查询技巧，提高查询效率。

Hive查询语句的执行顺序是： 1. 解析器（Parser）：将SQL语句转换为抽象语法树。 2. 语义分析器（Semantic Analyzer）：检查语法是否正确，并将表名、列名等识别为对象。 3. 查询优化器（Query Optimizer）：对查询语句进行优化，提高查询性能。 4. 执行器（Execution Engine）：执行查询语句，并返回结果。以上是Hive查询语句的执行顺序。

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