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用数据库的方式思考SQL是如何执行的

2019-06-21  本文已影响14人  消失黎明

我们在日常的工作中会经常接触到数据库,那么这些数据库的SQL语句都是怎么执行的呢?
这次我着重从以下几个方面进行介绍:

Oracle中的SQL是如何执行的

先来看下SQL在Oracle中的执行过程:


从上面这张图中可以看出,SQL 语句在 Oracle 中经历了如下过程:

在共享池中,Oracle 首先对 SQL 语句进行 Hash 运算,然后根据 Hash 值在库缓存(Library Cache)中查找,如果存在 SQL 语句的执行计划,就直接拿来执行,直接进入“执行器”的环节,这就是软解析。
如果没有找到 SQL 语句和执行计划,Oracle 就需要创建解析树进行解析,生成执行计划,进入“优化器”这个步骤,这就是硬解析。

共享池是Oracle中的术语,包括库缓存,数据字典缓冲区等。上面说的就是库缓存区,主要缓存SQL语句和执行计划。而数据字典缓冲区存储的是Oracle中的对象定义,比如表,视图,索引等对象。当对SQL语句进行解析的时候,如果需要相关数据,就会从数据字典缓冲区提取。
库缓存这一个步骤,决定了SQL语句是否需要进行硬解析。为了提升SQL的执行效率,应该尽量避免硬解析,因为在SQL的执行过程中,创建解析树,生成执行计划是十分消耗资源的。

你可能会问,如何避免硬解析,尽量使用软解析呢?在Oracle中,绑定变量是它的一个特色。具体来说,就是在SQL语句中使用变量,通过不同的变量取值来改变SQL的执行结果。这样的好处是能够提升软解析的可能性,不足之处就在于可能会导致生成的执行计划不够优化,因此是否需要绑定变量还需要视情况而定。

举一个例子,我们使用下面的查询语句:

SQL > select * from player where player_id = 10001;

如果使用绑定变量,如:

SQL > select * from player where player_id = :player_id;

这两个查询语句的效率在Oracle中完全不同,如果在查询player_id = 10001以后,还会查询10002、10003之类数据,那么每一次查询都会创建一个新的查询解析。而第二种方式使用了绑定变量,那么在第一次查询之后,在共享池中就会存在这类查询的执行计划,也就是软解析。

MySQL中的SQL是如何执行的

MySQL是典型的C/S架构,服务端使用的mysqld。



可以看到,MySQL由三层组成:

所以在MySQL中的SQL语句执行流程是:SQL语句->缓存查询->解析器->优化器->执行器。
与Oracle不同的是,MySQL的存储引擎采用了插件的形式,每个存储引擎都面向一种特定的数据库应用环境。下面是一些常用的存储引擎:

总结

两种数据库都是通过解析器->优化器->执行器这样的流程来执行SQL的。
但是Oracle和MySQL在进行SQL的查询上面有软件实现层面的差异。Oracle提出了共享池的概念,通过共享池来判断是进行软解析还是硬解析。而在MySQL中,8.0以后的版本不再支持查询缓存,而是直接执行解析器->优化器->执行器的流程,这一点从MySQL中的show profile里也能看到。

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