引言观点
1. 编程语言日新月异，但是从没有人否定sql 在现代编程中的巨大作用和 持续的可利用性。SQL以对人类友好的阅读体验提供数据查询能力（ 相比其他编程语言 ）， 同时在各种数据库平台中，基础SQL元素是相同或大同小异的，
从我们最早接触的SQL，Mysql到公司大数据impala 支持SQL， Es也提供类似SQL的查询， 阿里提出SQLFlow AI框架， SQL的生命力极其顽强。
2. 在我近6年的开发生涯中，确实觉得SQL语言没有得到开发者足够的重视，尤其是流行的ORM概念使得了编写SQL机会越来越少，使用ORM映射框架是需要一些代码的， 另外ORM只能用于基础的关系型二维查询，对于复杂的查询无能为力，部分工作可通过巧妙的SQL查询，存储过程，触发器来完成。
3. SQL编程有许多独特之处： 面向集合的思维方式、 查询元素的逻辑处理顺序、三值逻辑（three value logic），理解不透的话在实际编写SQL时会产生很多错误的写法、性能低下的代码。
1987年SQL称为ISO标准，ANSI宣布该语言发音为“ess kyoo ell”， 但由于历史原因，很多专业人士还是将SQL发音成sequel，而且从英文习惯上，sequel发音更为流畅。 互联网如此之大，容得下不同的声音。
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SQL逻辑查询处理
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SQL 面向集合的思维方式
SQL逻辑查询处理
开发者、数据分析师每天都在写【SELECT 列a,聚合函数 FROM 表名 WHERE 过滤条件 GROUP BY 列a HAVING 筛选条件】这样的查询语句。
SQL与其他语言不同的最明显特征是代码的处理顺序，大多数编程语言中，代码是按照编写顺序来处理的，但在SQL中第一个要处理的子句是FROM子句，尽管SELECT语句第一个出现，但基本都在最后处理。
每一步都会生成一个虚拟表，该虚拟表会作为下一步的输入， 这些虚拟表对于调用者（客户端应用程序或者外部查询）都是不可用的，只有最后一步生成的虚拟表才会返回给调用者，这种形态可对比LINQ理解。
①FROM FROM阶段负责标识表或要查询的表，如果指定了表运算符（JOIN， APPLY，PIVOT，UNPIVOT ），还要进行表运算符的处理。
例如：表联接运算中涉及的阶段是 笛卡尔积、ON筛选器和 添加外部行，FROM阶段生成虚拟表VT1.
②WHERE 这个阶段根据在WHERE子句中出现的谓词对VT1中进行筛选，只有让谓词计算结果为TRUE的行，才会插入VT2中。
③GROUP BY 按照GROUP BY 子句中指定的列名列表，对VT2中的行进行分组，生成VT3， 最终每个分组只有一个结果行。
④HAVING 根据HAVING子句中出现的谓词，对VT3中行记录进行筛选，只有让谓词结果为TRUE的行记录，才会进入VT4， Having 筛选器是唯一可用于分组数据的筛选器。
⑤SELECT 处理SELECT子句中字段（某些字段可能进行一些操作，形成新的字段），形成虚拟表VT5
⑥ORDER BY 根据ORDER BY子句中指定的列名列表，对VT5 中行进行排序，输出最后结果。
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第一步的FROM表运算， 一般情况下是TABLE、TempTable,CTE, 还有可能是表运算符（我们常用的是联接运算符）， 所以不能单纯认为FROM后面是一个表结构。
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表联接运算符 ON筛选器 与 WHERE有所不同，若采用OUTER JOIN, 应用ON筛选出来的结果不一定是此阶段最终结果，因为涉及【添加外部行】， 而WHERE过滤出的结果是此阶段的最终结果。
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GROUP BY x,y 意味着将（x,y）作为一个整体来分组
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有SELECT 和WHERE的时候，先执行WHERE，再执行SELECT，这样就很容易理解以下SQL的业务含义：
SELECT page_original_url,server_session_id,access_order-1 as access_order FROM PageViewMeasure WHERE access_order >= 2 --- 查询过滤出access_order>=2的基础数据集，然后将（原列值-1）重命名为原列名，重命名的用法业务上也许是为了形成新的SQL联接 SELECT keyword_id,Coalesce(full_keywords,keywords) as not_nullField,profile_id,session_server_time,count (*) over () as Count FROM pageview WHERE profile_id =5254 and keyword_id != '-' and day =20181008 and not_nullField !='-' ORDER BY session_server_time --- SQL报错：Could not resolve column/field reference: 'not_nullfield' 也容易理解了：先执行where， 执行where的时候not_nullField字段还没有形成
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ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY UserId ORDER BY PageViewServerTime)排名函数中ORDER BY 与SQL语句最后的ORDER BY 同时存在，哪个ORDER BY起最终排序作用？
SELECT page_original_url as name,page_view_server_time, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY page_original_url ORDER BY page_view_server_time ) as partition_rank ,wd3_page_duration FROM pageview WHERE profile_id=5198 AND day between 20190616 and 20190621 ORDER BY wd3_page_duration desc LIMIT 100
可以认为 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col1 ORDER BY col2) as rank 本质上还是产生一个列值，实际是对应以上的第⑤步，因此SQL最后的ORDER BY起最终排序作用，例证如下：
某些转载文章写有： 以上over函数里的分组及排序的执行晚于“where，group by，order by”的执行 ，这样的结论是错误的
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若存在LIMIT子句，则LIMIT子句必须在ORDER BY 语法之后
上图来自《SQL技术内幕T-SQL查询》逻辑查询处理一章
这里抛出一个困惑点：
在FROM子句中，若存在JOIN表运算符， 可能会按照 【计算笛卡尔积】 【应用ON筛选】【添加外部行】的顺序来完成 JOIN的过程， 但是试想一下： 如果两个表都为大表，先计算笛卡尔积，再筛选 岂不很费内存，
我也搜索了很多资料，某些资料认为先进行【ON筛选】再进行【JOIN】运算：
https://www.cnblogs.com/liuzhendong/archive/2011/10/27/2226805.html
https://docs.microsoft.com/en-us/previous-versions/sql/sql-server-2008/ms189499(v=sql.100)
我更愿意相信《SQL技术内幕T-SQL查询》书中所言:
本章描述的某些逻辑处理步骤可能看起来非常低效，但要记住， 在实践中， 查询的实际物理处理可能与逻辑处理有很大不同。在SQL Server 中负责生成实际工作计划的组件是查询优化器，以何种顺序访问表、使用什么访问方法和索引，应用哪种联接算法等都是查询优化器来决定的，优化器会生成多个有效执行计划并选择一个开销最低的计划。
逻辑查询处理中各个阶段都有其特定的顺序，而优化器缺经常可以在它生成的物理执行计划中走捷径。
我们思考一个简单的SQL：
SELECT * FROM pageview LEFT JOIN share ON pageview.share_pv_id = share.page_view_id WHERE pageview.profile_id =5313 AND pageview.day between 20190615 and 20190624
若实际物理查询按照上面描述的 逻辑查询处理， 先进行 FROM 子句中的 LEFT JOIN 计算，再进行 WHERE过滤， 根本无法查出（在FROM子句可能内存就爆满了）
现在我们能够查询出来，能够印证 实际物理查询确实与逻辑查询处理有很大不同。
PS: 以上是个人从现象上推断书中理论，对于实际物理查询处理并没有理论支持，若网友们有相关资料，可留言给我。
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