同一条语句之中,如果同时有group by和distinct语句,是先group by后distinct,还是先distinct后group by呢? 先说结论:先group by后distinct. 以下是在Hive中的验证: 1)建表:其中xxx替换为本地目录名 create external table tmp_tb( id int, content int ) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile

直入主题!看看下面这SQL会不会报错?如果报错应该是什么错误! --说明:黑色字体都是列SELECT application_id, index_num, num, amount FROM `credit_repayment_plan` WHERE status = 'unclosed'GROUP BY application_id ORDER BY gmt_create ; MySQL下应该没啥问题,比较智能! 但是针对于oracle 数据库竟然报错:group by 表达式出错! 这就比较尴

1.Group By 和 Having, Where ,Order by这些关键字是按照如下顺序进行执行的:Where, Group By, Having, Order by. 首先where将最原始记录中不满足条件的记录删除(所以应该在where语句中尽量的将不符合条件的记录筛选掉,这样可以减少分组的次数)然后通过Group By关键字后面指定的分组条件将筛选得到的视图进行分组 接着系统根据Having关键字后面指定的筛选条件,将分组视图后不满足条件的记录筛选掉最后按照Order By语句对视

查询语句中select from where group by having order by的执行顺序   1.查询中用到的关键词主要包含六个,并且他们的顺序依次为  select--from--where--group by--having--order by    其中select和from是必须的,其他关键词是可选的,这六个关键词的执行顺序  与sql语句的书写顺序并不是一样的,而是按照下面的顺序来执行  from--where--group by--having--select--or

hive语句执行顺序 msyql语句执行顺序 代码写的顺序: select ... from... where.... group by... having... order by.. 或者 from ... select ... 代码的执行顺序: from... where...group by... having.... select ... order by... hive 语句执行顺序 大致顺序 from... where.... select...group by... having

主要限制三种情况 (1) 有partition的表查询需要加上where子句,筛选部分数据实现分区裁剪,即不允许全表全分区扫描,防止数据过大 (2) order by 执行时只产生一个reduce,必须加上limit限制结果的条数,防止数据量过大造成1个reduce超负荷 (3) join时,如果只有一个reduce,则不支持笛卡尔积查询.也就是说必须要有on语句的关联条件,做自然连接. group by和order by 同时使用,不会按组进行排序 where,group by,having,

由于之前没有对group by 语句的执行顺序(执行原理)做深入的了解,所以导致在实际应用过程中出现了一些问题.举个简单的粟子,比如一个表testA中的所有数据如下图: 我现在想从testA中查询username字段,并只取前7位,取了前7位后,想让相同的数据就合并为一条,我就想当然地写了如下语句:“select substr(username,0,7) username from testA where 1=1 group by username;”心想万事大吉了,可执行之后的结果令我诧异了.

[我理解:where是对最外层结果进行条件筛选,而having是对分组时分组中的数据进行 组内条件筛选,注意:只能进行筛选,不能进行统计或计算,所有统计或计算都要放在最外层的select 后面,无论是否有分组] 转: mysql必知必会——GROUP BY和HAVING 置顶 2016年09月16日 23:58:49 bingogirl 阅读数:62834   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/bingogirl/article/d

查询中用到的关键词主要包含六个,并且他们的顺序依次为 select--from--where--group by--having--order by 其中 select 和 from 是必须的,其他关键词是可选的,这六个关键词的执行顺序 与sql语句的书写顺序并不是一样的,而是按照下面的顺序来执行 from--where--group by--having--select--order by, from:需要从哪个数据表检索数据 where:过滤表中数据的条件 group by:如何将上面过滤出

当一个查询语句同时出现了where,group by,having,order by的时候,执行顺序和编写顺序 1.执行where xx对全表数据做筛选,返回第1个结果集. 2.针对第1个结果集使用group by分组,返回第2个结果集. 3.针对第2个结果集中的每1组数据执行select xx,有几组就执行几次,返回第3个结果集. 4.针对第3个结集执行having xx进行筛选,返回第4个结果集. 5.针对第4个结果集排序. 使用count(列名)当某列出现null值的时候,count(*)

书写顺序:select [查询列表] from [表] [连接类型] join [表2] on [连接条件] where [筛选条件] group by [分组列表] having [分组后的筛选条件] order by [排序列表] limit [偏移, 条目数] 执行顺序:from [表] [连接类型] join [表2] on [连接条件] where [筛选条件] group by [分组列表] having [分组后的筛选条件] order by [排序列表] limit [偏移, 条

标准sql的解析顺序为 1)FROM子句,组装来自不同数据源的数据 2)WHERE子句 基于制定的条件对记录进行筛选 3)GROUP BY 子句将数据划分为多个分组 4)使用聚合函数进行计算 5) 使用HAVING子句将数据划分为多个分组 6)计算所有的表达式 7) 使用ORDER BY对结果集进行排序 二.执行顺序 1. FROM:对FROM子句中前两个表执行笛卡尔积生成虚拟表vt1 2. ON: 对vt1表应用ON筛选器只有满足 join_condition 为真的行才被插入vt2 3. O

select * , t3.Name from t1 left join t2 on t1.sysno = t2.Asysno left join t3 on t3.sysno = t2.Bsysno 上面SQL语句中,t3表数据很多;此时查询t3.Name会很慢,如果把t3和name干掉,秒中就能查询出数据,这样就有了这种sql select * , (select top 1 name from t3 where sysno =t2.Bsysno)Name from t1 left join

原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61c006ea0100mlgq.html sql语法的分析是从右到左,where子句中的条件书写顺序,基本上对sql性能没有影响. 一.sql语句的执行步骤: 1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义.2)语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限.3)视图转换,将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句.4)表达式转换,将复杂的SQL表达式转换为较简单的等效连接表达

回到目录 mongoDB的管道是个好东西,它可以将很多操作批处理实现,即将多个命令放入一个管道,然后去顺序的执行它们,今天我要说的是,利用管道中的分组来实现实现中的ditinct+group的效果,即先对一个元素去重,然后即一个字段进行分组,如你的userinfoID,它对应多个planID,而我们在planID在表中肯定是重复的,这时,我们需要统计userinfo对应多个种planID,这时问题就来了,尤于planID是重复的,所以分组的结果可能是错误的,它并不是真正意思上的(planID种类

MySQL的语句执行顺序 MySQL的语句一共分为11步,如下图所标注的那样,最先执行的总是FROM操作,最后执行的是LIMIT操作.其中每一个操作都会产生一张虚拟的表,这个虚拟的表作为一个处理的输入,只是这些虚拟的表对用户来说是透明的,但是只有最后一个虚拟的表才会被作为结果返回.如果没有在语句中指定某一个子句,那么将会跳过相应的步骤. 下面我们来具体分析一下查询处理的每一个阶段 FORM: 对FROM的左边的表和右边的表计算笛卡尔积.产生虚表VT1 ON: 对虚表VT1进行ON筛选,只有那些符

链接:http://blog.jobbole.com/55086/ 很多程序员视 SQL 为洪水猛兽.SQL 是一种为数不多的声明性语言,它的运行方式完全不同于我们所熟知的命令行语言.面向对象的程序语言.甚至是函数语言(尽管有些人认为 SQL 语言也是一种函数式语言). 10个简单步骤,完全理解SQL 1. SQL 是一种声明式语言 首先要把这个概念记在脑中:“声明”. SQL 语言是为计算机声明了一个你想从原始数据中获得什么样的结果的一个范例,而不是告诉计算机如何能够得到结果.这是不是很棒?

SQL不同于一般的程序代码,会按照一定的顺序进行执行,他的第一个执行始终从from开始执行,虽然Select出现在第一位置但是执行顺序 确不是在第一个.有时候可能大家写了很久的代码,不一定能够很好的理解到SQL的执行顺序.自己也不能很好的理解于是今天我来好好的整理一下SQL一下执行顺序.参照例子:@qanholas 每个步骤都会产生一个虚拟表,该虚拟表被用作下一个步骤的输入.这些虚拟表对调用者(客户端应用程序或者外部查询)不可用.只是最后一步生成的表才会返回 给调用者.如果没有在查询中指定某一子

执行顺序:见:http://www.cnblogs.com/rollenholt/p/3776923.html 下面我们来具体分析一下查询处理的每一个阶段 FORM: 对FROM的左边的表和右边的表计算笛卡尔积.产生虚表VT1 ON: 对虚表VT1进行ON筛选,只有那些符合<join-condition>的行才会被记录在虚表VT2中. JOIN: 如果指定了OUTER JOIN(比如left join. right join),那么保留表中未匹配的行就会作为外部行添加到虚拟表VT2中,产生虚拟

sql语法的分析是从右到左 一.sql语句的执行步骤: 1)词法分析,词法分析阶段是编译过程的第一个阶段.这个阶段的任务是从左到右一个字符一个字符地读入源程序,即对构成源程序的字符流进行扫描然后根据构词规则识别单词(也称单词符号或符号).词法分析程序实现这个任务.词法分析程序可以使用lex等工具自动生成. 2)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义. 3)语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限. 4)视图转换,将涉及视图的查询语句转换为相应的

要知道SQL语句,我想我们有必要知道SQL Server查询分析器怎么执行我们的SQL语句的,我们很多人会看执行计划,或者用Profiler来监视和调优查询语句或者存储过程慢的原因,但是如果我们知道查询分析器的执行逻辑顺序,下手的时候就胸有成竹,那么下手是不是有把握点呢? 一.查询的逻辑执行顺序 (1) FROM left_table (3) join_type JOIN right_table (2) ON join_condition (4) WHERE where_condition (5