作者：Linary
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多年前收藏在筆記中的一篇文章考润，今天偶然翻出，重讀了一遍读处，依然大有收獲糊治。分享出來(lái)，大家一起探討罚舱。
以本文是為了以下讀者而特地編寫(xiě)的：
- 在工作中會(huì)用到 SQL 但是對(duì)它并不完全了解的人井辜。
- 能夠熟練使用 SQL 但是并不了解其語(yǔ)法邏輯的人揖赴。
- 想要教別人 SQL 的人。
本文著重介紹 SELECT 句式抑胎。
1、SQL 是一種聲明式語(yǔ)言
首先要把這個(gè)概念記在腦中：“聲明”渐北。SQL 語(yǔ)言是為計(jì)算機(jī)聲明了一個(gè)你想從原始數(shù)據(jù)中獲得什么樣的結(jié)果的一個(gè)范例阿逃，而不是告訴計(jì)算機(jī)如何能夠得到結(jié)果。sql的執(zhí)行引擎會(huì)根據(jù)你聲明的數(shù)據(jù)結(jié)果去獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)赃蛛。
SELECT
first_name,
last_name
FROM employees
WHERE salary > 100000
上面的例子很容易理解恃锉，我們不關(guān)心這些雇員記錄從哪里來(lái)，我們所需要的只是工資大于10W的員工呕臂。
我們從哪兒學(xué)習(xí)到這些破托？
如果 SQL 語(yǔ)言這么簡(jiǎn)單，那么是什么讓人們“聞 SQL 色變”歧蒋？
主要的原因是：我們潛意識(shí)中的是按照命令式編程的思維方式思考問(wèn)題的土砂。就好像這樣：“電腦，先執(zhí)行這一步谜洽，再執(zhí)行那一步萝映，但是在那之前先檢查一下是否滿(mǎn)足條件 A 和條件 B ”。例如阐虚，用變量傳參序臂、使用循環(huán)語(yǔ)句、迭代实束、調(diào)用函數(shù)等等奥秆，都是這種命令式編程的思維慣式。
2咸灿、SQL 的語(yǔ)法并不按照語(yǔ)法順序執(zhí)行
SQL 語(yǔ)句有一個(gè)讓大部分人都感到困惑的特性构订，就是：SQL 語(yǔ)句的執(zhí)行順序跟其語(yǔ)句的語(yǔ)法順序并不一致。SQL 語(yǔ)句的語(yǔ)法順序是：
SELECT [DISTINCT]
FROM
WHERE
GROUP BY
HAVING
UNION
ORDER BY
為了方便理解析显，上面并沒(méi)有把所有的 SQL 語(yǔ)法結(jié)構(gòu)都列出來(lái)鲫咽，但是已經(jīng)足以說(shuō)明 SQL 語(yǔ)句的語(yǔ)法順序和其執(zhí)行順序完全不一樣，就以上述語(yǔ)句為例谷异，其執(zhí)行順序?yàn)椋?/p>
FROM
WHERE
GROUP BY
HAVING
SELECT
DISTINCT
UNION
ORDER BY
關(guān)于 SQL 語(yǔ)句的執(zhí)行順序分尸，有三個(gè)值得我們注意的地方：
- FROM 才是 SQL 語(yǔ)句執(zhí)行的第一步，并非 SELECT 歹嘹。數(shù)據(jù)庫(kù)在執(zhí)行 SQL 語(yǔ)句的第一步是將數(shù)據(jù)從硬盤(pán)加載到數(shù)據(jù)緩沖區(qū)中箩绍，以便對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。
- SELECT 是在大部分語(yǔ)句執(zhí)行了之后才執(zhí)行的尺上，嚴(yán)格的說(shuō)是在 FROM 和 GROUP BY 之后執(zhí)行的材蛛。理解這一點(diǎn)是非常重要的圆到，這就是你不能在 WHERE 中使用在 SELECT 中設(shè)定別名的字段作為判斷條件的原因。
SELECT A.x + A.y AS z FROM A WHERE z = 10
-- z 在此處不可用卑吭，因?yàn)镾ELECT是最后執(zhí)行的語(yǔ)句芽淡！
如果你想重用別名z，你有兩個(gè)選擇豆赏。要么就重新寫(xiě)一遍 z 所代表的表達(dá)式：
SELECT A.x + A.y AS z FROM A WHERE (A.x + A.y) = 10
或者求助于衍生表挣菲、通用數(shù)據(jù)表達(dá)式或者視圖，以避免別名重用掷邦。
無(wú)論在語(yǔ)法上還是在執(zhí)行順序上白胀， UNION 總是排在在 ORDER BY 之前。很多人認(rèn)為每個(gè) UNION 段都能使用 ORDER BY 排序抚岗，但是根據(jù) SQL 語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)和各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù) SQL的執(zhí)行差異來(lái)看或杠，這并不是真的。
盡管某些數(shù)據(jù)庫(kù)允許 SQL 語(yǔ)句對(duì)子查詢(xún)（subqueries）或者派生表（derived tables）進(jìn)行排序宣蔚，但是這并不說(shuō)明這個(gè)排序在 UNION 操作過(guò)后仍保持排序后的順序向抢。注意：并非所有的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì) SQL 語(yǔ)句使用相同的解析方式。如 MySQL胚委、PostgreSQL和 SQLite 中就不會(huì)按照上面第二點(diǎn)中所說(shuō)的方式執(zhí)行笋额。
我們學(xué)到了什么？
既然并不是所有的數(shù)據(jù)庫(kù)都按照上述方式執(zhí)行 SQL篷扩，那我們的收獲是什么兄猩？
我們的收獲是永遠(yuǎn)要記得：SQL 語(yǔ)句的語(yǔ)法順序和其執(zhí)行順序并不一致，這樣我們就能避免一般性的錯(cuò)誤鉴未。如果你能記住 SQL 語(yǔ)句語(yǔ)法順序和執(zhí)行順序的差異枢冤，你就能很容易的理解一些很常見(jiàn)的 SQL 問(wèn)題。
當(dāng)然铜秆，如果一種語(yǔ)言被設(shè)計(jì)成語(yǔ)法順序直接反應(yīng)其語(yǔ)句的執(zhí)行順序淹真，那么這種語(yǔ)言對(duì)程序員是十分友好的，這種編程語(yǔ)言層面的設(shè)計(jì)理念已經(jīng)被微軟應(yīng)用到了 LINQ 語(yǔ)言中连茧。
3核蘸、SQL 語(yǔ)言的核心是對(duì)表的引用（table references）
由于 SQL 語(yǔ)句語(yǔ)法順序和執(zhí)行順序的不同，很多同學(xué)會(huì)認(rèn)為SELECT 中的字段信息是 SQL 語(yǔ)句的核心啸驯。其實(shí)真正的核心在于對(duì)表的引用客扎。
根據(jù) SQL 標(biāo)準(zhǔn)，F(xiàn)ROM 語(yǔ)句被定義為：
<from clause> ::= FROM <table reference> [ { <comma> <table reference> }... ]
FROM語(yǔ)句的“輸出”是一張聯(lián)合表罚斗，來(lái)自于所有引用的表在某一維度上的聯(lián)合徙鱼。我們們慢慢來(lái)分析：
FROM a, b
上面這句 FROM 語(yǔ)句的輸出是一張聯(lián)合表，聯(lián)合了表 a 和表 b 。如果 a 表有三個(gè)字段袱吆， b 表有 5 個(gè)字段厌衙，那么這個(gè)“輸出表”就有 8 （ =5+3）個(gè)字段。
這個(gè)聯(lián)合表里的數(shù)據(jù)是 ab绞绒，即 a 和 b 的笛卡爾積婶希。換句話(huà)說(shuō)，也就是 a 表中的每一條數(shù)據(jù)都要跟 b 表中的每一條數(shù)據(jù)配對(duì)蓬衡。如果 a 表有3 條數(shù)據(jù)饲趋， b 表有 5 條數(shù)據(jù)，那么聯(lián)合表就會(huì)有 15 （ =53）條數(shù)據(jù)撤蟆。
FROM 輸出的結(jié)果被 WHERE 語(yǔ)句篩選后要經(jīng)過(guò) GROUP BY 語(yǔ)句處理，從而形成新的輸出結(jié)果堂污。
如果我們從集合論（關(guān)系代數(shù)）的角度來(lái)看家肯，一張數(shù)據(jù)庫(kù)的表就是一組數(shù)據(jù)元的關(guān)系，而每個(gè) SQL 語(yǔ)句會(huì)改變一種或數(shù)種關(guān)系盟猖，從而產(chǎn)生出新的數(shù)據(jù)元的關(guān)系（即產(chǎn)生新的表）讨衣。
我們學(xué)到了什么？
思考問(wèn)題的時(shí)候從表的角度來(lái)思考問(wèn)題提式镐，這樣很容易理解數(shù)據(jù)如何在 SQL 語(yǔ)句的“流水線(xiàn)”上進(jìn)行了什么樣的變動(dòng)反镇。
4、靈活引用表能使 SQL 語(yǔ)句變得更強(qiáng)大
靈活引用表能使 SQL 語(yǔ)句變得更強(qiáng)大娘汞。一個(gè)簡(jiǎn)單的例子就是 JOIN 的使用歹茶。
嚴(yán)格的說(shuō) JOIN 語(yǔ)句并非是 SELECT 中的一部分，而是一種特殊的表引用語(yǔ)句你弦。
SQL 語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)中表的連接定義如下：
<table reference> ::=
<table name>
| <derived table>
| <joined table>
就拿之前的例子來(lái)說(shuō)：
FROM a, b
a 可能輸如下表的連接：
a1 JOIN a2 ON a1.id = a2.id
將它放到之前的例子中就變成了：
盡管將一個(gè)連接表用逗號(hào)跟另一張表聯(lián)合在一起并不是常用作法惊豺，但是你的確可以這么做。結(jié)果就是禽作，最終輸出的表就有了 a1+a2+b 個(gè)字段了尸昧。
在 SQL 語(yǔ)句中派生表的應(yīng)用甚至比表連接更加強(qiáng)大，下面我們就要講到表連接旷偿。
我們學(xué)到了什么烹俗？
思考問(wèn)題時(shí)，要從表引用的角度出發(fā)萍程，這樣就很容易理解數(shù)據(jù)是怎樣被 SQL 語(yǔ)句處理的幢妄，并且能夠幫助你理解那些復(fù)雜的表引用是做什么的。
更重要的是茫负，要理解 JOIN 是構(gòu)建連接表的關(guān)鍵詞磁浇，并不是 SELECT 語(yǔ)句的一部分。有一些數(shù)據(jù)庫(kù)允許在 INSERT 朽褪、 UPDATE 置吓、 DELETE 中使用 JOIN 无虚。
5、SQL 語(yǔ)句中推薦使用表連接
我們先看看剛剛這句話(huà)：
FROM a, b
高級(jí) SQL 程序員也許給你忠告：盡量不要使用逗號(hào)來(lái)代替 JOIN 進(jìn)行表的連接衍锚，這樣會(huì)提高你的 SQL 語(yǔ)句的可讀性友题，并且可以避免一些錯(cuò)誤。利用逗號(hào)來(lái)簡(jiǎn)化 SQL 語(yǔ)句有時(shí)候會(huì)造成思維上的混亂戴质，想一下下面的語(yǔ)句：
FROM a, b, c, d, e, f, g, h
WHERE a.a1 = b.bx
AND a.a2 = c.c1
AND d.d1 = b.bc
-- etc...
我們不難看出使用 JOIN 語(yǔ)句的好處在于：安全度宦。JOIN 和要連接的表離得非常近，這樣就能避免錯(cuò)誤告匠。
更多連接的方式戈抄，JOIN 語(yǔ)句能去區(qū)分出來(lái)外連接和內(nèi)連接等。
我們學(xué)到了什么后专？
記著要盡量使用 JOIN 進(jìn)行表的連接划鸽，永遠(yuǎn)不要在 FROM 后面使用逗號(hào)連接表。
6戚哎、SQL 語(yǔ)句中不同的連接操作
SQL 語(yǔ)句中裸诽，表連接的方式從根本上分為五種：
EQUI JOIN
SEMI JOIN
ANTI JOIN
CROSS JOIN
DIVISION
EQUI JOIN 是一種最普通的 JOIN 操作，它包含兩種連接方式：
INNER JOIN（或者是 JOIN ）
OUTER JOIN（包括：LEFT 型凳、 RIGHT丈冬、 FULL OUTER JOIN）
用例子最容易說(shuō)明其中區(qū)別：
-- This table reference contains authors and their books.
-- There is one record for each book and its author.
-- authors without books are NOT included
author JOIN book ON author.id = book.author_id
-- This table reference contains authors and their books
-- There is one record for each book and its author.
-- ... OR there is an "empty" record for authors without books-- ("empty" meaning that all book columns are NULL)
author LEFT OUTER JOIN book ON author.id = book.author_id
SEMI JOIN
這種連接關(guān)系在 SQL 中有兩種表現(xiàn)方式：使用 IN，或者使用 EXISTS甘畅」∪铮“ SEMI ”在拉丁文中是“半”的意思。這種連接方式是只連接目標(biāo)表的一部分疏唾。這是什么意思呢粒梦？
再想一下上面關(guān)于作者和書(shū)名的連接。我們想象一下這樣的情況：我們不需要作者 / 書(shū)名這樣的組合荸实，只是需要那些在書(shū)名表中的書(shū)的作者信息匀们。那我們就能這么寫(xiě)：
-- Using IN
FROM author
WHERE author.id IN(SELECT book.author_id FROM book)
-- Using EXISTS
FROM author
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM book WHERE book.author_id = author.id)
盡管沒(méi)有嚴(yán)格的規(guī)定說(shuō)明你何時(shí)應(yīng)該使用 IN ，何時(shí)應(yīng)該使用 EXISTS 准给，但是這些事情你還是應(yīng)該知道的：
IN比 EXISTS 的可讀性更好
EXISTS 比IN 的表達(dá)性更好（更適合復(fù)雜的語(yǔ)句）
二者之間性能沒(méi)有差異（但對(duì)于某些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)性能差異會(huì)非常大） 因?yàn)槭褂?INNER JOIN 也能得到書(shū)名表中書(shū)所對(duì)應(yīng)的作者信息泄朴，所以很多初學(xué)者機(jī)會(huì)認(rèn)為可以通過(guò) DISTINCT 進(jìn)行去重，然后將 SEMI JOIN 語(yǔ)句寫(xiě)成這樣：
-- Find only those authors who also have books
SELECT DISTINCT first_name, last_name
FROM author
JOIN book ON author.id = book.author_id
這是一種很糟糕的寫(xiě)法露氮，原因如下：
SQL 語(yǔ)句性能低下：因?yàn)槿ブ夭僮鳎?DISTINCT ）需要數(shù)據(jù)庫(kù)重復(fù)從硬盤(pán)中讀取數(shù)據(jù)到內(nèi)存中祖灰。
這么寫(xiě)并非完全正確：盡管也許現(xiàn)在這么寫(xiě)不會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題，但是隨著 SQL 語(yǔ)句變得越來(lái)越復(fù)雜畔规，你想要去重得到正確的結(jié)果就變得十分困難局扶。
ANTI JOIN
這種連接的關(guān)系跟 SEMI JOIN 剛好相反。在 IN 或者 EXISTS 前加一個(gè) NOT 關(guān)鍵字就能使用這種連接。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)三妈，我們列出書(shū)名表里沒(méi)有書(shū)的作者：
-- Using IN
FROM author
WHERE author.id NOT IN(SELECT book.author_id FROM book)
-- Using EXISTS
FROM author
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM book WHEREbook.author_id = author.id)
關(guān)于性能畜埋、可讀性、表達(dá)性等特性也完全可以參考 SEMI JOIN畴蒲。
CROSS JOIN
這個(gè)連接過(guò)程就是兩個(gè)連接的表的乘積：即將第一張表的每一條數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)第二張表的每條數(shù)據(jù)悠鞍。我們之前見(jiàn)過(guò)，這就是逗號(hào)在 FROM 語(yǔ)句中的用法模燥。在實(shí)際的應(yīng)用中咖祭，很少有地方能用到 CROSS JOIN，但是一旦用上了蔫骂，你就可以用這樣的 SQL語(yǔ)句表達(dá)：
-- Combine every author with every bookauthor CROSS JOIN book
DIVISION DIVISION 的確是一個(gè)怪胎么翰。簡(jiǎn)而言之，如果 JOIN 是一個(gè)乘法運(yùn)算辽旋，那么 DIVISION 就是 JOIN 的逆過(guò)程浩嫌。DIVISION 的關(guān)系很難用 SQL 表達(dá)出來(lái)，介于這是一個(gè)新手指南戴已，解釋 DIVISION 已經(jīng)超出了我們的目的。
我們學(xué)到了什么锅减？
學(xué)到了很多糖儡！讓我們?cè)谀X海中再回想一下。SQL 是對(duì)表的引用怔匣， JOIN 則是一種引用表的復(fù)雜方式握联。但是 SQL 語(yǔ)言的表達(dá)方式和實(shí)際我們所需要的邏輯關(guān)系之間是有區(qū)別的，并非所有的邏輯關(guān)系都能找到對(duì)應(yīng)的 JOIN 操作每瞒，所以這就要我們?cè)谄綍r(shí)多積累和學(xué)習(xí)關(guān)系邏輯金闽，這樣你就能在以后編寫(xiě) SQL 語(yǔ)句中選擇適當(dāng)?shù)?JOIN 操作了。
7剿骨、SQL 中如同變量的派生表
在這之前代芜，我們學(xué)習(xí)到過(guò) SQL 是一種聲明性的語(yǔ)言，并且 SQL 語(yǔ)句中不能包含變量浓利。但是你能寫(xiě)出類(lèi)似于變量的語(yǔ)句挤庇，這些就叫做派生表：
說(shuō)白了，所謂的派生表就是在括號(hào)之中的子查詢(xún)：
-- A derived table
FROM (SELECT * FROM author)
需要注意的是有些時(shí)候我們可以給派生表定義一個(gè)相關(guān)名（即我們所說(shuō)的別名）贷掖。
-- A derived table with an alias
FROM(SELECT * FROM author) a
派生表可以有效的避免由于 SQL 邏輯而產(chǎn)生的問(wèn)題嫡秕。
舉例來(lái)說(shuō)：如果你想重用一個(gè)用 SELECT 和 WHERE 語(yǔ)句查詢(xún)出的結(jié)果，這樣寫(xiě)就可以（以 Oracle 為例）：
-- Get authors' first and last names, and their age in days
SELECT first_name, last_name, age
FROM(
SELECT first_name, last_name, current_date- date_of_birth age
FROM author
)
-- If the age is greater than 10000 days
WHEREage > 10000
需要我們注意的是：在有些數(shù)據(jù)庫(kù)苹威，以及 SQL ：1990 標(biāo)準(zhǔn)中昆咽，派生表被歸為下一級(jí)——通用表語(yǔ)句（ common table experssion）。這就允許你在一個(gè) SELECT 語(yǔ)句中對(duì)派生表多次重用。
上面的例子就（幾乎）等價(jià)于下面的語(yǔ)句：
WITH a AS(
SELECT first_name, last_name, current_date- date_of_birth age
FROM author
)
SELECT *
FROM a
WHERE age > 10000
當(dāng)然了掷酗，你也可以給“ a ”創(chuàng)建一個(gè)單獨(dú)的視圖调违，這樣你就可以在更廣泛的范圍內(nèi)重用這個(gè)派生表了。
我們學(xué)到了什么汇在？
我們反復(fù)強(qiáng)調(diào)翰萨，大體上來(lái)說(shuō) SQL 語(yǔ)句就是對(duì)表的引用，而并非對(duì)字段的引用糕殉。要好好利用這一點(diǎn)亩鬼，不要害怕使用派生表或者其他更復(fù)雜的語(yǔ)句。
8阿蝶、SQL 語(yǔ)句中 GROUP BY 是對(duì)表的引用進(jìn)行的操作
讓我們?cè)倩叵胍幌轮暗?FROM 語(yǔ)句：
FROM a, b
現(xiàn)在雳锋，我們將 GROUP BY 應(yīng)用到上面的語(yǔ)句中：
GROUP BY A.x, A.y, B.z
上面語(yǔ)句的結(jié)果就是產(chǎn)生出了一個(gè)包含三個(gè)字段的新的表的引用。我們來(lái)仔細(xì)理解一下這句話(huà)：當(dāng)你應(yīng)用 GROUP BY 的時(shí)候羡洁， SELECT 后沒(méi)有使用聚合函數(shù)的列玷过，都要出現(xiàn)在 GROUP BY 后面。（譯者注：原文大意為“當(dāng)你是用 GROUP BY 的時(shí)候筑煮，你能夠?qū)ζ溥M(jìn)行下一級(jí)邏輯操作的列會(huì)減少辛蚊，包括在 SELECT 中的列”）。需要注意的是：其他字段能夠使用聚合函數(shù)：
SELECT A.x, A.y, SUM(A.z)
FROM A
GROUP BY A.x, A.y
還有一點(diǎn)值得留意的是：MySQL 并不堅(jiān)持這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)真仲，這的確是令人很困惑的地方袋马。（譯者注：這并不是說(shuō) MySQL 沒(méi)有 GROUP BY 的功能）但是不要被 MySQL 所迷惑。GROUP BY 改變了對(duì)表引用的方式秸应。你可以像這樣既在 SELECT 中引用某一字段虑凛，也在 GROUP BY 中對(duì)其進(jìn)行分組。
我們學(xué)到了什么软啼？
GROUP BY桑谍，再次強(qiáng)調(diào)一次，是在表的引用上進(jìn)行了操作祸挪，將其轉(zhuǎn)換為一種新的引用方式锣披。
9、SQL 語(yǔ)句中的 SELECT 實(shí)質(zhì)上是對(duì)關(guān)系的映射
我個(gè)人比較喜歡“映射”這個(gè)詞贿条，尤其是把它用在關(guān)系代數(shù)上盈罐。（譯者注：原文用詞為 projection ，該詞有兩層含義闪唆，第一種含義是預(yù)測(cè)盅粪、規(guī)劃、設(shè)計(jì)悄蕾，第二種意思是投射票顾、映射础浮，經(jīng)過(guò)反復(fù)推敲，我覺(jué)得這里用映射能夠更直觀(guān)的表達(dá)出 SELECT 的作用）奠骄。一旦你建立起來(lái)了表的引用豆同，經(jīng)過(guò)修改、變形含鳞，你能夠一步一步的將其映射到另一個(gè)模型中影锈。
SELECT 語(yǔ)句就像一個(gè)“投影儀”，我們可以將其理解成一個(gè)將源表中的數(shù)據(jù)按照一定的邏輯轉(zhuǎn)換成目標(biāo)表數(shù)據(jù)的函數(shù)蝉绷。
通過(guò)SELECT語(yǔ)句鸭廷，你能對(duì)每一個(gè)字段進(jìn)行操作，通過(guò)復(fù)雜的表達(dá)式生成所需要的數(shù)據(jù)熔吗。
SELECT 語(yǔ)句有很多特殊的規(guī)則辆床，至少你應(yīng)該熟悉以下幾條：
- 你僅能夠使用那些能通過(guò)表引用而得來(lái)的字段；
- 如果你有 GROUP BY 語(yǔ)句桅狠，你只能夠使用 GROUP BY 語(yǔ)句后面的字段或者聚合函數(shù)讼载；
- 當(dāng)你的語(yǔ)句中沒(méi)有 GROUP BY 的時(shí)候，可以使用開(kāi)窗函數(shù)代替聚合函數(shù)中跌；
- 當(dāng)你的語(yǔ)句中沒(méi)有 GROUP BY 的時(shí)候咨堤，你不能同時(shí)使用聚合函數(shù)和其它函數(shù)；
- 有一些方法可以將普通函數(shù)封裝在聚合函數(shù)中漩符；
- ……
一些更復(fù)雜的規(guī)則多到足夠?qū)懗隽硪黄恼铝艘淮１热纾簽楹文悴荒茉谝粋€(gè)沒(méi)有 GROUP BY 的 SELECT 語(yǔ)句中同時(shí)使用普通函數(shù)和聚合函數(shù)？（上面的第 4 條）
原因如下：
憑直覺(jué)陨仅，這種做法從邏輯上就講不通津滞。如果直覺(jué)不能夠說(shuō)服你铝侵，那么語(yǔ)法肯定能灼伤。SQL : 1999 標(biāo)準(zhǔn)引入了 GROUPING SETS，SQL：2003 標(biāo)準(zhǔn)引入了 group sets : GROUP BY() 咪鲜。無(wú)論什么時(shí)候狐赡，只要你的語(yǔ)句中出現(xiàn)了聚合函數(shù)，而且并沒(méi)有明確的 GROUP BY 語(yǔ)句疟丙，這時(shí)一個(gè)不明確的颖侄、空的 GROUPING SET 就會(huì)被應(yīng)用到這段 SQL 中。因此享郊，原始的邏輯順序的規(guī)則就被打破了览祖，映射（即 SELECT ）關(guān)系首先會(huì)影響到邏輯關(guān)系，其次就是語(yǔ)法關(guān)系炊琉。（譯者注：這段話(huà)原文就比較艱澀展蒂，可以簡(jiǎn)單理解如下：在既有聚合函數(shù)又有普通函數(shù)的 SQL 語(yǔ)句中又活，如果沒(méi)有 GROUP BY 進(jìn)行分組，SQL 語(yǔ)句默認(rèn)視整張表為一個(gè)分組锰悼，當(dāng)聚合函數(shù)對(duì)某一字段進(jìn)行聚合統(tǒng)計(jì)的時(shí)候柳骄，引用的表中的每一條 record 就失去了意義，全部的數(shù)據(jù)都聚合為一個(gè)統(tǒng)計(jì)值箕般，你此時(shí)對(duì)每一條 record 使用其它函數(shù)是沒(méi)有意義的）耐薯。糊涂了？是的丝里，我也是曲初。我們?cè)倩剡^(guò)頭來(lái)看點(diǎn)淺顯的東西吧。
我們學(xué)到了什么丙者？
SELECT 語(yǔ)句可能是 SQL 語(yǔ)句中最難的部分了复斥，盡管他看上去很簡(jiǎn)單。其他語(yǔ)句的作用其實(shí)就是對(duì)表的不同形式的引用械媒。而 SELECT 語(yǔ)句則把這些引用整合在了一起目锭，通過(guò)邏輯規(guī)則將源表映射到目標(biāo)表，而且這個(gè)過(guò)程是可逆的纷捞，我們可以清楚的知道目標(biāo)表的數(shù)據(jù)是怎么來(lái)的痢虹。
想要學(xué)習(xí)好 SQL 語(yǔ)言，就要在使用 SELECT 語(yǔ)句之前弄懂其他的語(yǔ)句主儡，雖然 SELECT 是語(yǔ)法結(jié)構(gòu)中的第一個(gè)關(guān)鍵詞奖唯，但它應(yīng)該是我們最后一個(gè)掌握的。
10糜值、SQL 語(yǔ)句中的幾個(gè)簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞：DISTINCT 丰捷， UNION ， ORDER BY 和 OFFSET
在學(xué)習(xí)完復(fù)雜的 SELECT 之后寂汇，我們?cè)賮?lái)看點(diǎn)簡(jiǎn)單的東西：
集合運(yùn)算（ set operation）：集合運(yùn)算主要操作在于集合上病往，事實(shí)上指的就是對(duì)表的一種操作。從概念上來(lái)說(shuō)骄瓣，他們很好理解：
- DISTINCT 在映射之后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去重
- UNION 將兩個(gè)子查詢(xún)拼接起來(lái)并去重
- UNION ALL 將兩個(gè)子查詢(xún)拼接起來(lái)但不去重
- EXCEPT 將第二個(gè)字查詢(xún)中的結(jié)果從第一個(gè)子查詢(xún)中去掉
- INTERSECT 保留兩個(gè)子查詢(xún)中都有的結(jié)果并去重
排序運(yùn)算（ ordering operation）：
排序運(yùn)算跟邏輯關(guān)系無(wú)關(guān)停巷。這是一個(gè) SQL 特有的功能。排序運(yùn)算不僅在 SQL 語(yǔ)句的最后榕栏，而且在 SQL 語(yǔ)句運(yùn)行的過(guò)程中也是最后執(zhí)行的畔勤。使用 ORDER BY 和 OFFSET…FETCH 是保證數(shù)據(jù)能夠按照順序排列的最有效的方式。其他所有的排序方式都有一定隨機(jī)性扒磁，盡管它們得到的排序結(jié)果是可重現(xiàn)的庆揪。OFFSET…SET是一個(gè)沒(méi)有統(tǒng)一確定語(yǔ)法的語(yǔ)句，不同的數(shù)據(jù)庫(kù)有不同的表達(dá)方式妨托，如 MySQL 和 PostgreSQL 的 LIMIT…OFFSET缸榛、SQL Server 和 Sybase 的 TOP…START AT 等检访。
