SQL查询总是先执行SELECT语句么？
InfoQ上看到了Julia Evans这篇《SQL queries don't start with SELECT》文章的译文，有点意思。
译文链接：
https://www.infoq.cn/article/Oke8hgilga3PTZ3gWvbg
原文链接：
https://jvns.ca/blog/2019/10/03/sql-queries-don-t-start-with-select/
很多SQL查询都是以SELECT开始的。不过，最近我跟别人解释什么是窗口函数，我在网上搜索”是否可以对窗口函数返回的结果进行过滤“这个问题，得出的结论是”窗口函数必须在WHERE和GROUP BY之后，所以不能”。
于是我又想到了另一个问题：SQL查询的执行顺序是怎样的？
好像这个问题应该很好回答，毕竟自己已经写了上万个SQL查询了，有一些还很复杂。但事实是，我仍然很难确切地说出它的顺序是怎样的。
SQL查询的执行顺序
于是我研究了一下，发现顺序大概是这样的。SELECT并不是最先执行的，而是在第五个。
这张图回答了以下这些问题
这张图与SQL查询的语义有关，让你知道一个查询会返回什么，并回答了以下这些问题：
可以在GROUP BY之后使用WHERE吗？（不行，WHERE是在GROUP BY之后！）
可以对窗口函数返回的结果进行过滤吗？（不行，窗口函数是SELECT语句里，而SELECT是在WHERE和GROUP BY之后）
可以基于GROUP BY里的东西进行ORDER BY吗？（可以，ORDER BY基本上是在最后执行的，所以可以基于任何东西进行ORDER BY）
LIMIT是在什么时候执行？（在最后！）
但数据库引擎并不一定严格按照这个顺序执行SQL查询，因为为了更快地执行查询，它们会做出一些优化，这些问题会在以后的文章中解释。
所以：
如果你想要知道一个查询语句是否合法，或者想要知道一个查询语句会返回什么，可以参考这张图；
在涉及查询性能或者与索引有关的东西时，这张图就不适用了。
混合因素：列别名
有很多SQL实现允许你使用这样的语法：
SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)
FROM table
GROUP BY full_name
从这个语句来看，好像GROUP BY是在SELECT之后执行的，因为他引用了SELECT中的一个别名。但实际上不一定要这样，数据库引擎可以把查询重写成这样：
SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name, count(*)
FROM table
GROUP BY CONCAT(first_name, ' ', last_name)
这样GROUP BY仍然先执行。
数据库引擎还会做一系列检查，确保SELECT和GROUP BY中的东西是有效的，所以会在生成执行计划之前对查询做一次整体检查。
数据库可能不按照这个顺序执行查询（优化）
在实际当中，数据库不一定会按照JOIN、WHERE、GROUP BY的顺序来执行查询，因为他们会进行一系列优化，把执行顺序打乱，从而让查询执行得更快，只要不改变查询结果。
这个查询说明了为什么需要以不同的顺序执行查询：
SELECT * FROM
owners LEFT JOIN cats ON owners.id = cats.owner
WHERE cats.name = 'mr darcy'
如果只需要找出名字叫“mr darcy”的猫，那就没必要对两张表的所有数据执行左连接，在连接之前先进行过滤，这样查询会快得多，而且对于这个查询来说，先执行过滤并不会改变查询结果。
数据库引擎还会做出其他很多优化，按照不同的顺序执行查询，不过我并不是这方面的专家，所以这里就不多说了。
LINQ的查询以FROM开头
LINQ（C#和VB.NET中的查询语法）是按照FROM…WHERE…SELECT的顺序来的。这里有一个LINQ查询例子：
var teenAgerStudent = from s in studentList
where s.Age > 12 && s.Age < 20
select s;
pandas中的查询也基本上是这样的，不过你不一定要按照这个顺序。我通常会像下面这样写pandas代码：
df = thing1.join(thing2) # JOIN
df = df[df.created_at > 1000] # WHERE
df = df.groupby('something', num_yes = ('yes', 'sum')) # GROUP BY
df = df[df.num_yes > 2] # HAVING, 对 GROUP BY 结果进行过滤
df = df[['num_yes', 'something1', 'something']] # SELECT, 选择要显示的列
df.sort_values('sometthing', ascending=True)[:30] # ORDER BY 和 LIMIT
df[:30]
这样写并不是因为pandas规定了这些规则，而是按照JOIN/WHERE/GROUP BY/HAVING这样的顺序来写代码会更有意义些。不过我经常会先写WHERE来改进性能，而且我想大多数数据库引擎也会这么做。
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