在 PostgreSQL 中，SQL 查询的执行顺序一般按照以下步骤进行：
FROM 子句：
查询首先从 FROM 子句开始，确定要检索数据的表或视图。
WHERE 子句：
如果有 WHERE 子句，会根据 WHERE 子句中的条件来筛选数据。这一步会剔除不符合条件的行，减少后续处理的数据量。
GROUP BY 子句：
如果有 GROUP BY 子句，会按照指定的列将数据分组。每个组将会形成一个集合，后续的聚合函数将会基于这些组进行计算。
HAVING 子句：
如果有 HAVING 子句，会基于 GROUP BY 形成的组进行进一步筛选。HAVING 子句类似于 WHERE 子句，但是它是在分组后进行筛选。
SELECT 子句：
SELECT 子句用于选择要返回的列或表达式，并且在这一步中计算所有 SELECT 子句中的表达式。
DISTINCT 子句：
如果有 DISTINCT 子句，会去除 SELECT 子句中重复的行。
ORDER BY 子句：
如果有 ORDER BY 子句，会按照指定的列对结果进行排序。
LIMIT 子句：
如果有 LIMIT 子句，会限制结果集返回的行数。
这些步骤大致描述了 SQL 查询的逻辑执行顺序。然而，优化器在执行查询时可能会根据具体情况做出优化，例如重新排列操作的顺序或使用索引来提高查询性能。
当 FROM 子句中的对象是一个视图（View）时，PostgreSQL 的执行顺序基本上和操作表类似，但有一些额外的考虑因素：
视图展开：
首先，PostgreSQL 将视图展开为其定义的查询语句。这意味着视图定义的查询会被嵌入到主查询中，作为一部分执行计划。
优化器处理：
优化器会尝试优化整个查询，包括视图的展开部分和主查询部分。这可能包括重新排列操作的顺序、选择合适的索引等。
执行计划：
PostgreSQL 使用查询计划器（Query Planner）来生成最优的执行计划。这个计划考虑了表、视图、索引以及查询条件，以尽可能高效地执行查询。
索引的使用：
视图本身不能直接创建索引，但是视图的查询可以依赖于其基础表的索引。如果查询视图的列与表的索引匹配，PostgreSQL 可能会选择使用这些索引来优化查询。
性能优化建议：
如果视图的查询复杂或者视图使用频繁且性能受到影响，可以考虑以下优化策略：
确保视图的查询尽可能简单和高效。
确保视图查询的字段与基础表的索引匹配。
考虑在视图的基础表上创建适当的索引，以提高视图查询的性能。
总之，PostgreSQL 在处理视图时会将其展开并优化整个查询过程，类似于直接操作表。优化器的角色是确保最终生成的执行计划能够尽可能高效地执行查询。