SELECT

SELECT

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主要介绍Select语法使用

语法：

SELECT
    [ALL | DISTINCT | DISTINCTROW | ALL EXCEPT ( col_name1 [, col_name2, col_name3, ...] )]
    select_expr [, select_expr ...]
    [FROM table_references
      [PARTITION partition_list]
      [TABLET tabletid_list]
      [TABLESAMPLE sample_value [ROWS | PERCENT]
        [REPEATABLE pos_seek]]
    [WHERE where_condition]
    [GROUP BY [GROUPING SETS | ROLLUP | CUBE] {col_name | expr | position}]
    [HAVING where_condition]
    [ORDER BY {col_name | expr | position}
      [ASC | DESC], ...]
    [LIMIT {[offset,] row_count | row_count OFFSET offset}]
    [INTO OUTFILE 'file_name']

语法说明：

1. select_expr, ... 检索并在结果中显示的列，使用别名时，as为自选。

2. select_expr, ... 检索的目标表（一个或者多个表（包括子查询产生的临时表）

3. where_definition 检索条件（表达式），如果存在WHERE子句，其中的条件对行数据进行筛选。where_condition是一个表达式，对于要选择的每一行，其计算结果为true。如果没有WHERE子句，该语句将选择所有行。在WHERE表达式中，您可以使用除聚合函数之外的任何MySQL支持的函数和运算符

4. ALL | DISTINCT ：对结果集进行刷选，all 为全部，distinct/distinctrow 将刷选出重复列，默认为all

5. SinceVersion 1.2 `ALL EXCEPT`：对全部（all）结果集进行筛选，except 指定要从全部结果集中排除的一个或多个列的名称。输出中将忽略所有匹配的列名称。

6. INTO OUTFILE 'file_name' ：保存结果至新文件（之前不存在）中，区别在于保存的格式。

7. Group by having：对结果集进行分组，having 出现则对 group by 的结果进行刷选。Grouping Sets、Rollup、Cube 为group by的扩展，详细可参考GROUPING SETS 设计文档。

8. Order by : 对最后的结果进行排序，Order by 通过比较一列或者多列的大小来对结果集进行排序。

   Order by 是比较耗时耗资源的操作，因为所有数据都需要发送到 1 个节点后才能排序，排序操作相比不排序操作需要更多的内存。

   如果需要返回前 N 个排序结果，需要使用 LIMIT 从句；为了限制内存的使用，如果用户没有指定 LIMIT 从句，则默认返回前 65535 个排序结果。

9. Limit n: 限制输出结果中的行数，limit m,n 表示从第m行开始输出n条记录。

10. Having 从句不是过滤表中的行数据，而是过滤聚合函数产出的结果。

    通常来说 having 要和聚合函数（例如 :COUNT(), SUM(), AVG(), MIN(), MAX()）以及 group by 从句一起使用。

11. SELECT 支持使用 PARTITION 显式分区选择，其中包含 table_reference 中表的名称后面的分区或子分区（或两者）列表。

12. [TABLET tids] TABLESAMPLE n [ROWS | PERCENT] [REPEATABLE seek]: 在FROM子句中限制表的读取行数，根据指定的行数或百分比从表中伪随机的选择数个Tablet，REPEATABLE指定种子数可使选择的样本再次返回，此外也可手动指定TableID，注意这只能用于OLAP表。

语法约束：

1. SELECT也可用于检索计算的行而不引用任何表。
2. 所有的字句必须严格地按照上面格式排序，一个 HAVING 子句必须位于 GROUP BY 子句之后，并位于 ORDER BY 子句之前。
3. 别名关键词 AS 自选。别名可用于 group by，order by 和 having
4. Where 子句：执行 WHERE 语句以确定哪些行应被包含在 GROUP BY 部分中，而 HAVING 用于确定应使用结果集中的哪些行。
5. HAVING 子句可以引用总计函数，而WHERE子句不能引用,如 count,sum,max,min,avg，同时，where 子句可以引用除总计函数外的其他函数。Where 子句中不能使用列别名来定义条件。
6. Group by 后跟 with rollup 可以对结果进行一次或者多次统计。

联接查询：

Doris 支持以下JOIN语法

JION
table_references:
    table_reference [, table_reference] …
table_reference:
    table_factor
  | join_table
table_factor:
    tbl_name [[AS] alias]
        [{USE|IGNORE|FORCE} INDEX (key_list)]
  | ( table_references )
  | { OJ table_reference LEFT OUTER JOIN table_reference
        ON conditional_expr }
join_table:
    table_reference [INNER | CROSS] JOIN table_factor [join_condition]
  | table_reference STRAIGHT_JOIN table_factor
  | table_reference STRAIGHT_JOIN table_factor ON condition
  | table_reference LEFT [OUTER] JOIN table_reference join_condition
  | table_reference NATURAL [LEFT [OUTER]] JOIN table_factor
  | table_reference RIGHT [OUTER] JOIN table_reference join_condition
  | table_reference NATURAL [RIGHT [OUTER]] JOIN table_factor
join_condition:
    ON conditional_expr

UNION语法：

SELECT ...
UNION [ALL| DISTINCT] SELECT ......
[UNION [ALL| DISTINCT] SELECT ...]

UNION 用于将多个 SELECT 语句 的结果组合 到单个结果集中。

第一个 SELECT 语句中的列名称用作返回结果的列名称。 在每个 SELECT语句的 相应位置列出的选定列 应具有相同的数据类型。 （例如，第一个语句选择的第一列应该与其他语句选择的第一列具有相同的类型。）

默认行为 UNION是从结果中删除重复的行。 可选 DISTINCT 关键字除了默认值之外没有任何效果，因为它还指定了重复行删除。 使用可选 ALL 关键字，不会发生重复行删除，结果包括所有 SELECT 语句中的 所有匹配行

WITH语句：

要指定公用表表达式，请使用 WITH 具有一个或多个逗号分隔子句的子句。 每个子条款都提供一个子查询，用于生成结果集，并将名称与子查询相关联。 下面的示例定义名为的CTE cte1 和 cte2 中 WITH 子句，并且是指在它们的顶层 SELECT 下面的 WITH 子句：

WITH
  cte1 AS（SELECT a，b FROM table1），
  cte2 AS（SELECT c，d FROM table2）
SELECT b，d FROM cte1 JOIN cte2
WHERE cte1.a = cte2.c;

在包含该 WITH子句 的语句中 ，可以引用每个 CTE 名称以访问相应的 CTE 结果集。

CTE 名称可以在其他 CTE 中引用，从而可以基于其他 CTE 定义 CTE。

CTE 可以引用自身来定义递归 CTE 。 递归 CTE 的常见应用包括分层或树状结构数据的序列生成和遍历。

example

1. 查询年龄分别是 18,20,25 的学生姓名

   select Name from student where age in (18,20,25);

2. ALL EXCEPT 示例

   -- 查询除了学生年龄的所有信息
   select * except(age) from student; 

3. GROUP BY 示例

   --查询tb_book表，按照type分组，求每类图书的平均价格,
   select type,avg(price) from tb_book group by type;

4. DISTINCT 使用

   --查询tb_book表，除去重复的type数据
   select distinct type from tb_book;

5. ORDER BY 示例

   对查询结果进行升序（默认）或降序（DESC）排列。升序NULL在最前面，降序NULL在最后面

   --查询tb_book表中的所有记录，按照id降序排列，显示三条记录
   select * from tb_book order by id desc limit 3;

6. LIKE模糊查询

   可实现模糊查询，它有两种通配符：%和_，%可以匹配一个或多个字符，_可以匹配一个字符

   --查找所有第二个字符是h的图书
   select * from tb_book where name like('_h%');

7. LIMIT限定结果行数

   --1.降序显示3条记录
   select * from tb_book order by price desc limit 3;
   
   --2.从id=1显示4条记录
   select * from tb_book where id limit 1,4;

8. CONCAT联合多列

   --把name和price合并成一个新的字符串输出
   select id,concat(name,":",price) as info,type from tb_book;

9. 使用函数和表达式

   --计算tb_book表中各类图书的总价格
   select sum(price) as total,type from tb_book group by type;
   --price打八折
   select *,(price * 0.8) as "八折" from tb_book;

10. UNION 示例

    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;

11. WITH 子句示例

    WITH cte AS
    (
      SELECT 1 AS col1, 2 AS col2
      UNION ALL
      SELECT 3, 4
    )
    SELECT col1, col2 FROM cte;

12. JOIN 示例

    SELECT * FROM t1 LEFT JOIN (t2, t3, t4)
                     ON (t2.a = t1.a AND t3.b = t1.b AND t4.c = t1.c)

    等同于

    SELECT * FROM t1 LEFT JOIN (t2 CROSS JOIN t3 CROSS JOIN t4)
                     ON (t2.a = t1.a AND t3.b = t1.b AND t4.c = t1.c)

13. INNER JOIN

    SELECT t1.name, t2.salary
      FROM employee AS t1 INNER JOIN info AS t2 ON t1.name = t2.name;
    
    SELECT t1.name, t2.salary
      FROM employee t1 INNER JOIN info t2 ON t1.name = t2.name;

14. LEFT JOIN

    SELECT left_tbl.*
      FROM left_tbl LEFT JOIN right_tbl ON left_tbl.id = right_tbl.id
      WHERE right_tbl.id IS NULL;

15. RIGHT JOIN

    mysql> SELECT * FROM t1 RIGHT JOIN t2 ON (t1.a = t2.a);
    +------+------+------+------+
    | a    | b    | a    | c    |
    +------+------+------+------+
    |    2 | y    |    2 | z    |
    | NULL | NULL |    3 | w    |
    +------+------+------+------+

16. TABLESAMPLE

    --在t1中伪随机的抽样1000行。注意实际是根据表的统计信息选择若干Tablet，被选择的Tablet总行数可能大于1000，所以若想明确返回1000行需要加上Limit。
    SELECT * FROM t1 TABLET(10001) TABLESAMPLE(1000 ROWS) REPEATABLE 2 limit 1000;

keywords

SELECT

Best Practice

1. 关于SELECT子句的一些附加知识

   • 可以使用AS alias_name为select_expr指定别名。别名用作表达式的列名，可用于GROUP BY，ORDER BY或HAVING子句。AS关键字是在指定列的别名时养成使用AS是一种好习惯。

   • FROM后的table_references指示参与查询的一个或者多个表。如果列出了多个表，就会执行JOIN操作。而对于每一个指定表，都可以为其定义别名

   • SELECT后被选择的列，可以在ORDER IN和GROUP BY中，通过列名、列别名或者代表列位置的整数（从1开始）来引用

     SELECT college, region, seed FROM tournament
       ORDER BY region, seed;
     
     SELECT college, region AS r, seed AS s FROM tournament
       ORDER BY r, s;
     
     SELECT college, region, seed FROM tournament
       ORDER BY 2, 3;

   • 如果ORDER BY出现在子查询中，并且也应用于外部查询，则最外层的ORDER BY优先。

   • 如果使用了GROUP BY，被分组的列会自动按升序排列（就好像有一个ORDER BY语句后面跟了同样的列）。如果要避免GROUP BY因为自动排序生成的开销，添加ORDER BY NULL可以解决：

     SELECT a, COUNT(b) FROM test_table GROUP BY a ORDER BY NULL;

• 当使用ORDER BY或GROUP BY对SELECT中的列进行排序时，服务器仅使用max_sort_length系统变量指示的初始字节数对值进行排序。

• Having子句一般应用在最后，恰好在结果集被返回给MySQL客户端前，且没有进行优化。（而LIMIT应用在HAVING后）

  SQL标准要求：HAVING必须引用在GROUP BY列表中或者聚合函数使用的列。然而，MySQL对此进行了扩展，它允许HAVING引用Select子句列表中的列，还有外部子查询的列。

  如果HAVING引用的列具有歧义，会有警告产生。下面的语句中，col2具有歧义：

  SELECT COUNT(col1) AS col2 FROM t GROUP BY col2 HAVING col2 = 2;

• 切记不要在该使用WHERE的地方使用HAVING。HAVING是和GROUP BY搭配的。

• HAVING子句可以引用聚合函数，而WHERE不能。

  SELECT user, MAX(salary) FROM users
    GROUP BY user HAVING MAX(salary) > 10;

• LIMIT子句可用于约束SELECT语句返回的行数。LIMIT可以有一个或者两个参数，都必须为非负整数。

  /*取回结果集中的6~15行*/
  SELECT * FROM tbl LIMIT 5,10;
  /*那如果要取回一个设定某个偏移量之后的所有行，可以为第二参数设定一个非常大的常量。以下查询取回从第96行起的所有数据*/
  SELECT * FROM tbl LIMIT 95,18446744073709551615;
  /*若LIMIT只有一个参数，则参数指定应该取回的行数，偏移量默认为0，即从第一行起*/

• SELECT...INTO可以让查询结果写入到文件中

2. SELECT关键字的修饰符

   • 去重

     ALL和DISTINCT修饰符指定是否对结果集中的行（应该不是某个列）去重。

     ALL是默认修饰符，即满足要求的所有行都要被取回来。

     DISTINCT删除重复的行。

3. 子查询的主要优势

   • 子查询允许结构化的查询，这样就可以把一个语句的每个部分隔离开。
   • 有些操作需要复杂的联合和关联。子查询提供了其它的方法来执行这些操作

4. 加速查询

   • 尽可能利用Doris的分区分桶作为数据过滤条件，减少数据扫描范围
   • 充分利用Doris的前缀索引字段作为数据过滤条件加速查询速度

5. UNION

   • 只使用 union 关键词和使用 union disitnct 的效果是相同的。由于去重工作是比较耗费内存的，因此使用 union all 操作查询速度会快些，耗费内存会少些。如果用户想对返回结果集进行 order by 和 limit 操作，需要将 union 操作放在子查询中，然后 select from subquery，最后把 subquery 和 order by 放在子查询外面。

   select * from (select age from student_01 union all select age from student_02) as t1 
   order by age limit 4;
   
   +-------------+
   |     age     |
   +-------------+
   |      18     |
   |      19     |
   |      20     |
   |      21     |
   +-------------+
   4 rows in set (0.01 sec)

6. JOIN

   • 在 inner join 条件里除了支持等值 join，还支持不等值 join，为了性能考虑，推荐使用等值 join。
   • 其它 join 只支持等值 join