SQL概述
SQL的全称是Structured Query Language(结构化查询语言),是最早于1970年代提出并广泛应用于访问和管理关系型数据库(如Oracle/MySQL)的标准计算机语言。基于SQL的全面强大的功能及简单易用的特性,其历经50年风雨一直长盛不衰;很多近年来才快速发展起来的大数据处理系统如Presto/Flink/Spark/Hive等也实现了SQL或类SQL的语言。
基于具体的功能可以对SQL做进一步的细分,常用的有:
-
数据定义语言(DDL,Data Definition Language):创建新表或修改、删除表,关键字包括CREATE、ALTER和DROP等
-
数据操作语言(DML,Data Manipulation Language):用于添加、修改和删除数据,关键字包括INSERT、UPDATE和DELETE等
-
数据查询语言(DQL,Data Query Language):用于从表中获得数据,关键字是SELECT
实际应用中,我们通常是编写SQL语句,提交给数据库或大数据系统来执行,然后获取执行结果;有几个容易搞迷糊的概念如下:
-
Statement:语句,通常指整个SQL文本
-
Clause:子句,通常指SQL文本中的一部分,如From子句、Where子句、Group By子句
-
Query:查询,通常指SQL文本在系统中的一次执行实例
-
Database:库,一个库可以有多个表;含义类似的有:模式(Schema)
-
Table:表,一个表可以有很多行;含义类似的有:关系(Relation)
-
Row:行,一行可以有很多列;含义类似的有:记录(Record)、条目(Item)
-
Column,列,不再细分的具体值;含义类似的有:字段(Field)
需要强调的是,不同的数据库或大数据系统中的SQL会有一定的实现差异或特有的扩展功能,本文着重于介绍通识性的概念和用法,实际应用时请结合阅读相关系统的官方文档。
SQL查询语句
SQL查询语句用于从零个或多个表中检索数据行,其可以包含子查询语句,还可以用UNION等将多个SELECT语句组合起来获取结果,也可以用WITH子句定义在SELECT中可访问的公共表表达式(CTE,Common Table Expressions)。
OLTP领域追求SQL查询语句简单高效,很多功能特性都会避免使用,甚至不惜拆分多次执行以最大化数据库系统的并发能力;然而,在大数据、OLAP领域虽然也很期待查询能很快执行完成,但查询语句中往往直接夹杂着数据分析型业务逻辑或者ETL需求,从而导致查询语句变得非常长且复杂;因此我们来详细整理一下组成复杂查询语句的各个子句,熟练掌握这些子句才能比较容易看懂并写出满足需求的复杂查询SQL。
SQL查询语句的基本语法结构如下:
[ WITH with_query [, ...] ]
SELECT [ ALL | DISTINCT ] select_expr [, ...]
[ FROM from_item [, ...] ]
[ WHERE condition ]
[ GROUP BY [ ALL | DISTINCT ] grouping_element [, ...] ]
[ HAVING condition]
[ WINDOW window_name AS ( window_definition ) [, ...] ]
[ { UNION | INTERSECT | EXCEPT } [ ALL | DISTINCT ] select ]
[ ORDER BY {column_name | expr | position} [ASC | DESC], ... [WITH ROLLUP]]
[ LIMIT {[offset,] row_count | row_count OFFSET offset}]
SELECT子句
SELECT子句是查询语句中必不可少的部分,由SELECT关键字及至少一个标识要检索列的表达式构成,多个表达式之间以英文逗号分隔;支持的表达式包括但不限于如下情况:
-
字面量,如
SELECT 1, "hello"
-
所有列的简写,如
SELECT * FROM ...
-
限定表名或表别名的列,如
SELECT t1.name, t2.* FROM t1, table2 as t2
-
给选定的列指定别名,如
SELECT name as alias_name FROM ...
-
用反引号包裹列名或限定表名,如
SELECT `name`, `t1`.`age` FROM t1
-
运算表达式,如
SELECT 1+1, age+10 FROM ...
-
对列值做运算的函数,如
SELECT CONCAT(last_name,', ',first_name) FROM ...
-
关键字ALL/DISTINCT限定是否返回重复行 ,默认是ALL返回所有行,如
SELECT DISTINCT name FROM ...
运算符与函数
前面提到复杂查询往往夹杂着业务逻辑或ETL需求,因此在SELECT子句中对原始列数据值的处理是必不可少的。要灵活高效的处理数据值就需要有大量运算符与函数,常用的运算符与函数列举如下:
-
算术运算符:
+, -, *, /, DIV, %/MOD
-
数值函数:ABS、FLOOR、CRC32、RAND、LOG、SIN、COS、TAN 等等
-
日期与实际函数:STR_TO_DATE、DATE_FORMAT、ADDDATE、CURDATE、TIMESTAMP 等等
-
字符串函数:CONCAT、LEFT、LENGTH、LIKE、LTRIM、REPLACE、SPLIT、TRIM、UPPER 等等
-
位操作符与函数:
&, ~, |, ^, >>, <<
-
CAST类型转换函数:
CAST(expr AS type)
-
控制流函数:CASE WHEN、IF、IFNULL、NULLIF 等等
-
聚合函数:GROUP BY子句中介绍
-
窗口函数:WINDOW子句中介绍
-
其他函数:JSON、GEO、IP、正则、加解密、压缩 等等
FROM子句
FROM子句用于指定从哪些表中检索数据;如指定多个表则说明使用了连接 Join(联合查询也是Join),支持的书写方式有:
-
不指定表
SELECT 1, "hello"
-
指定表名、视图名、临时表名
SELECT ... FROM t1
、SELECT ... FROM v1
、SELECT ... FROM with1
-
指定表别名
SELECT ... FROM table2 as t2
-
多表联合查询
SELECT ... FROM t1, t2, t3
-
括号包含的子查询
SELECT ... FROM (SELECT ... FROM ...)
-
多表连接查询,JOIN指定连接的左右表,ON指定连接字段
SELECT ... FROM t1 JOIN t2 ON t1.id1 = t2.id2
-
指定内联表
SELECT * FROM (VALUES 13, 42)
JOIN 连接
对于JOIN 连接查询,更详细的语法格式如下:
table_name join_type table_name
join_type有以下几种具体的连接方式:
-
[ INNER ] JOIN:内连接,也叫等值连接,只返回两个表中联结字段相等的行
-
LEFT [ OUTER ] JOIN:左(外)连接,返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录
-
RIGHT [ OUTER ] JOIN:右(外)连接,返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录
-
FULL [ OUTER ] JOIN:全(外)连接,返回包括左表和右表中的所有记录
-
CROSS JOIN:交叉连接,返回两个表的笛卡尔积,返回结果的行数等于两个表行数的乘积
USING用于简化两个表具有相同的连接字段时书写,如下面两种写法是等价的:
-
SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.c1 = t2.c1 AND t1.c2 = t2.c2
-
SELECT * FROM t1 JOIN t2 USING (c1, c2)
VALUES 内联表
VALUES用于创建一个没有列名的匿名表,但是可以使用带有列别名的AS子句来命名表和列,用法如下:
-
单个列:SELECT * FROM (VALUES 1, 2, 3)
-
多个列:SELECT * FROM (VALUES (1,'a'), (2,'b'), (3,'c'))
-
给列命名:SELECT * FROM (VALUES (1,'a'), (2,'b'), (3,'c')) as t(id, name)
WHERE子句
WHERE子句用于指定选择数据行时必须满足的一个或多个条件;WHERE条件是一个表达式,计算结果为true则选择该行,没有WHERE子句则选择所有行。Where条件中可以使用除分组聚合函数外的系统支持的函数,表达式常用写法如下:
-
单个比较条件:
id = 1
、id >= 1
、id > 1
、id <= 1
、id < 1
、id <> 1
、id != 1
-
AND多个条件:
id = 1 AND name = "peter"
、id = 1 && name = "peter"
-
OR多个条件:
id = 1 OR id = 2
、id = 1 || id = 2
-
嵌套多个条件:
(id = 1 OR id = 2) AND name = "peter"
-
IN/NOT IN:
id IN (1,2,3)
、id NOT IN (1,2,3)
-
IS NULL / IS NOT NULL:
name IS NULL
、id IS NOT NULL
-
BETWEEN AND:
id BETWEEN 10 AND 100
-
LIKE:
name LIKE "pet*"
-
EXISTS/NOT EXISTS:
EXISTS (SELECT ...)
、NOT EXISTS (SELECT ...)
GROUP BY子句
GROUP BY 子句用于指定根据某列或某几列对查询结果进行分组,通常是为了分组后对数据做聚合(Aggregation)运算;用法举例:
-
按单个字段分组计算总数:
SELECT name, COUNT(*) FROM orders GROUP BY name
-
按多个字段分组计算平均数:
SELECT name, city, AVG(age) FROM users GROUP BY name, city;
-
GROUP BY子句中使用序号来引用所需列:
SELECT name, city, AVG(age) FROM users GROUP BY 1, 2;
注意:部分系统的实现中SELECT子句中必须使用标准聚合函数(SUM/AVG/COUNT/ARBITRARY等)处理非分组的列,即所有SELECT的列必须是聚合函数或GROUP BY子句中出现的列,否则会报错;而有些系统的实现会对于不在GROUP BY子句中且没有用聚合函数处理的列随机出一行数据。
GROUPING SETS
GROUPING SETS 用于在同一个查询中指定多个GROUP BY的集合,作用相当于多个GROUP BY查询的UNION ALL组合,不属于单个GROUP BY的列被设置为NULL;但如果数据源数据会变化,多个UNION ALL因为多次读取数据所以可能并不等价。
如不考虑数据变化,下面两个SQL等价:
# sql 1
SELECT origin_state, origin_zip, destination_state, sum(package_weight)
FROM shipping
GROUP BY GROUPING SETS (
(origin_state),
(origin_state, origin_zip),
(destination_state));
# sql 2
SELECT origin_state, NULL, NULL, sum(package_weight)
FROM shipping GROUP BY origin_state
UNION ALL
SELECT origin_state, origin_zip, NULL, sum(package_weight)
FROM shipping GROUP BY origin_state, origin_zip
UNION ALL
SELECT NULL, NULL, destination_state, sum(package_weight)
FROM shipping GROUP BY destination_state;
CUBE
CUBE 用于列出所有可能的分组集,下面两个SQL等同:
# sql 1
SELECT origin_state, destination_state, sum(package_weight)
FROM shipping
GROUP BY CUBE (origin_state, destination_state);
# sql 2
SELECT origin_state, destination_state, sum(package_weight)
FROM shipping
GROUP BY GROUPING SETS (
(origin_state, destination_state),
(origin_state),
(destination_state),
());
ROLLUP
ROLLUP 用于以层级的方式列出分组集,下面两个SQL等同:
# sql 1
SELECT origin_state, origin_zip, sum(package_weight)
FROM shipping
GROUP BY ROLLUP (origin_state, origin_zip);
# sql 2
SELECT origin_state, origin_zip, sum(package_weight)
FROM shipping
GROUP BY GROUPING SETS ((origin_state, origin_zip), (origin_state), ());
GROUPING() 函数
GROUPING() 函数 用于返回一个转换为十进制的二进制位的集合,指示分组中出现哪些列,也就是可以用来标记该行结果是属于哪个GROUPING SET。它必须与GROUPING SETS、CUBE、ROLLUP或GROUP BY一起使用,其参数必须与相应GROUPING SETS、CUBE、ROLLUP或GROUP BY子句中引用的列精确匹配。
GROUPING(col1, ..., colN) -> bigint
为了计算特定行的二进制位的集合,将位分配给参数列,最右边的列是最低有效位。对于给定的分组,如果对应的列包含在分组中,则该位设置为0,否则设置为1。例如下面的查询,第一个分组只包括origin_state列,而不包括origin_zip和destination_state列;为该分组构造的位集是011,其中最高有效位表示origin_state。
SELECT origin_state, origin_zip, destination_state, SUM(package_weight),
GROUPING(origin_state, origin_zip, destination_state)
FROM shipping
GROUP BY GROUPING SETS (
(origin_state), # 011 => 3
(origin_state, origin_zip), # 001 => 1
(destination_state)); # 110 => 6
聚合运算函数
常用的聚合运算函数有:
-
ARBITRARY:随机返回一组数据中的任意一个值
-
AVG:该函数用于计算平均值
-
COUNT:该函数用于计算记录数
-
MAX:该函数用于计算最大值
-
MIN:该函数用于计算最小值
-
SUM:该函数用于计算汇总值
-
GROUP_CONCAT:该函数用于将GROUP BY返回结果中属于同一个分组的值连接起来,返回一个字符串结果
-
STD或STDDEV:返回数值的样本标准差
-
STDDEV_POP:返回数值的总体标准差
-
STDDEV_SAMP:返回一组数值(整数、小数或浮点)的样本标准差。
-
VAR_POP(标准SQL函数):返回一组数值(整数、小数或浮点)的总体方差
-
VAR_SAMP:返回一组数值(整数、小数或浮点)的样本方差
一些有用的特性:
-
COUNT(*)(针对全表)将返回表格中所有存在的行的总数包括值为NULL的行
-
COUNT(列名)(针对某一列)将返回表格中某一列除去NULL以外的所有行的总数
-
COUNT(DISTINCT 列名),得到的结果将是除去值为NULL和重复数据后的结果
-
如COUNT(DISTINCT orderstatus) 计算不重复且不为NULL的订单状态有多少个
-
SUM 空行为NULL,SUM(NULL) 为NULL,SUM(0) 为0
-
COUNT 空行为0,COUNT(NULL) 为0,COUNT(0) 为0
-
有GROUP BY时,空结果被分为0个分组,求COUNT输出空
-
无GROUP BY时,空结果在默认分组,求COUNT输出0
HAVING子句
HAVING子句 用于指定过滤分组行(GROUP BY后的行)条件;WHERE子句会在应用GROUP BY之前就过滤掉数据行,而HAVING子句则过滤 GROUP BY创建的分组行,因此其条件表达式中的列必须是GROUP BY子句中出现的分组列、处理分组列的函数、处理其他列的聚合函数。用法如下:
-
分组列:
... GROUP BY name HAVING ( name = "peter" )
-
处理分组列的函数:
... GROUP BY name HAVING ( UPPER(name) = "PETER" )
-
处理其他列的聚合函数:
... GROUP BY name HAVING ( name = "peter" or AVG(age) > 20 )
-
没有GOURP BY时全局聚合函数:
... HAVING ( AVG(age) > 20 )
WINDOW子句
WINDOW子句 用于定义一个可以在OVER关键字触发窗口函数时引用的窗口;也可以将窗口定义直接写在OVER关键字之后而不使用WINDOW子句,如下两个示例语句是等价的:
# sql 1
SELECT
val,
ROW_NUMBER() OVER w AS 'row_number',
RANK() OVER w AS 'rank',
DENSE_RANK() OVER w AS 'dense_rank'
FROM numbers
WINDOW w AS (ORDER BY val);
# sql 2
SELECT
val,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY val) AS 'row_number',
RANK() OVER (ORDER BY val) AS 'rank',
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY val) AS 'dense_rank'
FROM numbers;
WINDOW子句书写在在HAVING子句之后、 ORDER BY子句之前,同样窗口函数也是在HAVING子句和ORDER BY子句之间运行,语法如下:
WINDOW window_name AS (window_spec) [, window_name AS (window_spec)] ...
# window_spec
[window_name] [partition_clause] [order_clause] [frame_clause]
# partition_clause + order_clause + frame_clause
PARTITION BY a ORDER BY b RANGE|ROWS BETWEEN start AND end
窗口定义包含以下三个部分
-
分区规范:用于将输入行分散到不同的分区中,过程和GROUP BY子句的分散过程相似
-
排序规范:决定输入数据行在窗口函数中执行的顺序
-
窗口区间:指定计算数据的窗口边界。窗口区间支持RANGE、ROWS两种模式:
-
RANGE按照计算列值的范围进行定义,ROWS按照计算列的行数进行范围定义
-
RANGE、ROWS 中可以使用 BETWEEN start AND end 指定边界可取值:
-
CURRENT ROW,当前行
-
N PRECEDING,前n行
-
UNBOUNDED PRECEDING,直到第1行
-
N FOLLOWING,后n行
-
UNBOUNDED FOLLOWING,直到最后1行
查询示例:
SELECT year, country, profit,
SUM(profit) OVER (
PARTITION BY country ORDER BY year ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS slidewindow
FROM testwindow;
常用窗口运算函数:
-
聚合函数
-
排序函数
-
CUME_DIST:返回一组数值中每个值的累计分布
-
RANK:返回数据集中每个值的排名
-
DENSE_RANK:返回一组数值中每个数值的排名
-
NTILE:将每个窗口分区的数据分散到桶号从1到n的n个桶中
-
ROW_NUMBER:根据行在窗口分区内的顺序,为每行数据返回一个唯一的有序行号,行号从1开始
-
PERCENT_RANK:返回数据集中每个数据的排名百分比,其结果由(r - 1) / (n - 1)计算得出。其中r为RANK()计算的当前行排名, n为当前窗口分区内总的行数
-
值函数
-
FIRST_VALUE:返回窗口分区第1行的值
-
LAST_VALUE返回窗口分区最后1行的值
-
LAG:返回窗口内距离当前行之前偏移offset后的值
-
LEAD:返回窗口内距离当前行偏移offset后的值
-
NTH_VALUE:返回窗口内偏移指定offset后的值,偏移量从1开始
ORDER BY子句
ORDER BY子句用于指定一个或多个表达式来对结果集进行排序,在GROUP BY或HAVING子句之后执行;更详细的语法如下:
ORDER BY expression [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...]
用法举例:
-
单个列:
ORDER BY id ASC
-
多个列:
ORDER BY id ASC, status DESC
-
指定NULL值排在最前面:
ORDER BY id ASC NULLS FIRST
-
使用序号来引用所需列:
SELECT name, city ... ORDER BY 1, 2;
LIMIT子句
LIMIT子句用于限制结果集中的行数,LIMIT子句可以和ORDER BY子句一起使用,对结果集排序后取前多少个,也就是TOP N;还可以指定offset来跳过结果集前面的行用于查询结果分页;对于分布式系统来说,如果没有和ORDER BY子句配合使用,多次执行返回的数据将会是不同的;LIMIT ALL与省略LIMIT子句相同;用法举例:
-
不限制行数:
SELECT * FROM orders LIMIT ALL
-
单独使用:
SELECT * FROM orders LIMIT 5
-
和ORDER BY配合使用:
SELECT * FROM orders ORDER BY id DESC LIMIT 5
-
指定offeset跳过行:
SELECT * FROM orders LIMIT 100, 5
-
使用OFFSET子句跳过行:
SELECT * FROM orders OFFSET 100 LIMIT 5
WITH子句
WITH子句用于定义一个或者多个在主查询中使用的命名临时表,以扁平化嵌套查询或简化子查询。在部分系统的实现中,WITH定义的临时表可以作为CTE(通用表表达式 Common Table Express)从而只需执行一次以提高性能,但也有的系统只是将其对应的SQL内联到用到的地方从而会被执行多次,具体需要查看对应系统的文档。
在类MySQL系统的语法中,WITH子句通常放在SELECT、UPDATE、DELETE语句之前,对于包含SELECT语句的语句 则是紧挨着SELECT:
-
WITH...SELECT...
-
WITH...UPDATE...
-
WITH...DELETE...
-
SELECT...WHERE id IN(WITH...SELECT...)...
-
SELECT * FROM (WITH ... SELECT ...) AS dt ...
-
INSERT...WITH...SELECT...
-
REPLACE...WITH...SELECT...
-
CREATE TABLE...WITH...SELECT...
-
CREATE VIEW...WITH...SELECT...
-
EXPLAIN...WITH...SELECT...
下面的等价语句展示了WITH的用法
# sql 1
SELECT a, b
FROM (
SELECT a, MAX(b) AS b FROM t GROUP BY a
) AS x;
# sql 2
WITH x AS (SELECT a, MAX(b) AS b FROM t GROUP BY a)
SELECT a, b FROM x;
WITH子句可用于多子查询:
WITH
t1 AS (SELECT a, MAX(b) AS b FROM x GROUP BY a),
t2 AS (SELECT a, AVG(d) AS d FROM y GROUP BY a)
SELECT t1.*, t2.*
FROM t1
JOIN t2 ON t1.a = t2.a;
WITH子句中定义的关系可以互相连接
WITH
x AS (SELECT a FROM t),
y AS (SELECT a AS b FROM x),
z AS (SELECT b AS c FROM y)
SELECT c FROM z;
子查询
子查询是一条语句中的SELECT语句;
标量子查询
标量子查询是和外围查询不相关且只返回零行或一行一列的子查询,标量子查询产生多个行或多个列是错误的,如果没有产生行则返回值为NULL。标量子查询通常用于和外围查询的某个列做比较,支持 = > < >= <= <> != <=>
等比较运算符:
SELECT name FROM nation
WHERE regionkey = (SELECT max(regionkey) FROM region)
IN、ANY/SOME、ALL 子查询
IN 用于判断子查询产生的任何值是否有等于所提供的表达式,IN后面的子查询必须恰好生成一个列:
SELECT name FROM nation WHERE regionkey IN (SELECT regionkey FROM region)
ANY关键字必须跟在比较操作符后面,意思是“如果子查询返回的列中的任何值的比较结果为TRUE,则返回TRUE”,SOME 是ANY的别名 :
SELECT name FROM nation WHERE regionkey = ANY (SELECT regionkey FROM region); # 子查询里 = ANY 和 IN 等价
SELECT name FROM nation WHERE regionkey > SOME (SELECT regionkey FROM region);
ALL关键字也必须跟在比较操作符后面,意思是“如果子查询返回的列中的所有值的比较结果都是TRUE,则返回TRUE。”例如:
SELECT s1 FROM t1 WHERE s1 > ALL (SELECT s1 FROM t2);
# NOT IN 与 <> ALL 等价
SELECT s1 FROM t1 WHERE s1 <> ALL (SELECT s1 FROM t2);
SELECT s1 FROM t1 WHERE s1 NOT IN (SELECT s1 FROM t2);
EXISTS 和 NOT EXISTS 子查询
如果子查询返回任何行,EXISTS子查询为TRUE,NOT EXISTS子查询为FALSE:
SELECT column1 FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM t2);
上面的例子中如果t2包含任何行,即使是只有NULL值的行,EXISTS条件为TRUE;这样的查询实际上没有什么意义,通常EXISTS/NOT EXISTS 子查询中的条件总是和外面的查询有关:
SELECT DISTINCT store_type FROM stores WHERE EXISTS (
SELECT * FROM cities_stores WHERE cities_stores.store_type = stores.store_type);
关联子查询
如上面例子中,当子查询引用子查询之外的列时称为关联子查询。逻辑上来说,关联子查询将对周围查询中的每一行计算子查询,在子查询的任何单个求值过程中,引用的列都是常量。关联子查询有时候会比较复杂,部分系统的实现对关联查询可能支持并不完善,这里不做过多展开,请查阅相关系统的文档。
SELECT * FROM t1 WHERE column1 = ANY (
SELECT column1 FROM t2 WHERE t2.column2 = t1.column2);
# 多层时从里到外寻找关联列,如下面语句 最内层的x.column2 找到是t2的列
SELECT column1 FROM t1 AS x
WHERE x.column1 = (SELECT column1 FROM t2 AS x
WHERE x.column1 = (SELECT column1 FROM t3
WHERE x.column2 = t3.column1));
集合查询
集合查询是指将多个SELECT语句的结果组合成一个结果集,有 UNION、INTERSECT和EXCEPT 三种集合运算。集合运算将null值作为普通值处理,即如有两行数据的列值都为null会被认为是重复行。
-
UNION:返回两个查询表达式的集合运算。
-
UNION ALL:ALL关键字用于保留UNION中产生的重复行。
-
INTERSECT:返回只有在两个集合中同时出现的行,返回结果将删除两个集合中的重复行。
-
EXCEPT:先删除两个集合中重复的数据行,返回只在第一个集合中出现且不在第二个集合中出现的行。
SELECT * FROM t1 UNION SELECT * FROM t2;
SELECT * FROM t1 UNION ALL SELECT * FROM t2;
SELECT * FROM t1 INTERSECT SELECT * FROM t2;
SELECT * FROM t1 EXCEPT SELECT * FROM t2;
要将ORDER BY或LIMIT子句应用于单个SELECT,请将SELECT用括号括起来,并将子句放在括号中:
(SELECT a FROM t1 WHERE a=10 AND B=1 ORDER BY a LIMIT 10)
UNION
(SELECT a FROM t2 WHERE a=11 AND B=2 ORDER BY a LIMIT 10);
单个语句中的ORDER BY并不意味着这些行在最终结果中出现的顺序,UNION在默认情况下会生成无序的行集;如果上面的语句有ORDER BY没有LIMIT,则ORDER BY其实没有意义可以优化掉。要使用ORDER BY或LIMIT子句对整个UNION结果进行排序或限制,请将各个SELECT语句括起来,并将ORDER BY或LIMIT放在最后一个语句的后面:
(SELECT a FROM t1 WHERE a=10 AND B=1)
UNION
(SELECT a FROM t2 WHERE a=11 AND B=2)
ORDER BY a LIMIT 10;
参考资料
-
Presto SELECT文档:https://prestodb.io/docs/current/sql/select.html
-
PostgresSQL SELECT文档:http://postgres.cn/docs/14/sql-select.html
-
MySQL SELECT Statement文档 :
-
AnalyticDB MySQL SELECT 文档:
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/select.html
https://help.aliyun.com/document_detail/123519.html
发表评论