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今天我們就從數(shù)據(jù)庫的角度來思考一下 SQL 是如何被執(zhí)行的。

關(guān)于今天的內(nèi)容，你會從以下幾個方面進行學(xué)習(xí)：

Oracle 中的 SQL 是如何執(zhí)行的，什么是硬解析和軟解析；

MySQL 中的 SQL 是如何執(zhí)行的，MySQL 的體系結(jié)構(gòu)又是怎樣的；

什么是存儲引擎，MySQL 的存儲引擎都有哪些？

Oracle 中的 SQL 是如何執(zhí)行的

我們先來看下 SQL 在 Oracle 中的執(zhí)行過程：

從上面這張圖中可以看出，SQL 語句在 Oracle 中經(jīng)歷了以下的幾個步驟。

語法檢查：檢查 SQL 拼寫是否正確，如果不正確，Oracle 會報語法錯誤。

語義檢查：檢查 SQL 中的訪問對象是否存在。比如我們在寫 SELECT 語句的時候，列名寫錯了，系統(tǒng)就會提示錯誤。語法檢查和語義檢查的作用是保證 SQL 語句沒有錯誤。

權(quán)限檢查：看用戶是否具備訪問該數(shù)據(jù)的權(quán)限。

共享池檢查：共享池(Shared Pool)是一塊內(nèi)存池，最主要的作用是緩存 SQL 語句和該語句的執(zhí)行計劃。Oracle 通過檢查共享池是否存在 SQL 語句的執(zhí)行計劃，來判斷進行軟解析，還是硬解析。那軟解析和硬解析又該怎么理解呢？

在共享池中，Oracle 首先對 SQL 語句進行 Hash 運算，然后根據(jù) Hash 值在庫緩存(Library Cache)中查找，如果存在 SQL 語句的執(zhí)行計劃，就直接拿來執(zhí)行，直接進入“執(zhí)行器”的環(huán)節(jié)，這就是軟解析。

如果沒有找到 SQL 語句和執(zhí)行計劃，Oracle 就需要創(chuàng)建解析樹進行解析，生成執(zhí)行計劃，進入“優(yōu)化器”這個步驟，這就是硬解析。

優(yōu)化器：優(yōu)化器中就是要進行硬解析，也就是決定怎么做，比如創(chuàng)建解析樹，生成執(zhí)行計劃。

執(zhí)行器：當(dāng)有了解析樹和執(zhí)行計劃之后，就知道了 SQL 該怎么被執(zhí)行，這樣就可以在執(zhí)行器中執(zhí)行語句了。

共享池是 Oracle 中的術(shù)語，包括了庫緩存，數(shù)據(jù)字典緩沖區(qū)等。我們上面已經(jīng)講到了庫緩存區(qū)，它主要緩存 SQL 語句和執(zhí)行計劃。而數(shù)據(jù)字典緩沖區(qū)存儲的是 Oracle 中的對象定義，比如表、視圖、索引等對象。當(dāng)對 SQL 語句進行解析的時候，如果需要相關(guān)的數(shù)據(jù)，會從數(shù)據(jù)字典緩沖區(qū)中提取。

庫緩存這一個步驟，決定了 SQL 語句是否需要進行硬解析。為了提升 SQL 的執(zhí)行效率，我們應(yīng)該盡量避免硬解析，因為在 SQL 的執(zhí)行過程中，創(chuàng)建解析樹，生成執(zhí)行計劃是很消耗資源的。

你可能會問，如何避免硬解析，盡量使用軟解析呢？在 Oracle 中，綁定變量是它的一大特色。綁定變量就是在 SQL 語句中使用變量，通過不同的變量取值來改變 SQL 的執(zhí)行結(jié)果。這樣做的好處是能提升軟解析的可能性，不足之處在于可能會導(dǎo)致生成的執(zhí)行計劃不夠優(yōu)化，因此是否需要綁定變量還需要視情況而定。

舉個例子，我們可以使用下面的查詢語句：

SQL> select * from player where player_id = 10001;

你也可以使用綁定變量，如：

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

這兩個查詢語句的效率在 Oracle 中是完全不同的。如果你在查詢 player_id = 10001 之后，還會查詢 10002、10003 之類的數(shù)據(jù)，那么每一次查詢都會創(chuàng)建一個新的查詢解析。而第二種方式使用了綁定變量，那么在第一次查詢之后，在共享池中就會存在這類查詢的執(zhí)行計劃，也就是軟解析。

因此我們可以通過使用綁定變量來減少硬解析，減少 Oracle 的解析工作量。但是這種方式也有缺點，使用動態(tài) SQL 的方式，因為參數(shù)不同，會導(dǎo)致 SQL 的執(zhí)行效率不同，同時 SQL 優(yōu)化也會比較困難。

MySQL 中的 SQL 是如何執(zhí)行的

Oracle 中采用了共享池來判斷 SQL 語句是否存在緩存和執(zhí)行計劃，通過這一步驟我們可以知道應(yīng)該采用硬解析還是軟解析。那么在 MySQL 中，SQL 是如何被執(zhí)行的呢？

首先 MySQL 是典型的 C/S 架構(gòu)，即 Client/Server 架構(gòu)，服務(wù)器端程序使用的 mysqld。整體的 MySQL 流程如下圖所示：

你能看到 MySQL 由三層組成：

連接層：客戶端和服務(wù)器端建立連接，客戶端發(fā)送 SQL 至服務(wù)器端；

SQL 層：對 SQL 語句進行查詢處理；

存儲引擎層：與數(shù)據(jù)庫文件打交道，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲和讀取。

其中 SQL 層與數(shù)據(jù)庫文件的存儲方式無關(guān)，我們來看下 SQL 層的結(jié)構(gòu)：

查詢緩存：Server 如果在查詢緩存中發(fā)現(xiàn)了這條 SQL 語句，就會直接將結(jié)果返回給客戶端；如果沒有，就進入到解析器階段。需要說明的是，因為查詢緩存往往效率不高，所以在 MySQL8.0 之后就拋棄了這個功能。

解析器：在解析器中對 SQL 語句進行語法分析、語義分析。

優(yōu)化器：在優(yōu)化器中會確定 SQL 語句的執(zhí)行路徑，比如是根據(jù)全表檢索，還是根據(jù)索引來檢索等。

執(zhí)行器：在執(zhí)行之前需要判斷該用戶是否具備權(quán)限，如果具備權(quán)限就執(zhí)行 SQL 查詢并返回結(jié)果。在 MySQL8.0 以下的版本，如果設(shè)置了查詢緩存，這時會將查詢結(jié)果進行緩存。

你能看到 SQL 語句在 MySQL 中的流程是：SQL 語句→緩存查詢→解析器→優(yōu)化器→執(zhí)行器。在一部分中，MySQL 和 Oracle 執(zhí)行 SQL 的原理是一樣的。

與 Oracle 不同的是，MySQL 的存儲引擎采用了插件的形式，每個存儲引擎都面向一種特定的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用環(huán)境。同時開源的 MySQL 還允許開發(fā)人員設(shè)置自己的存儲引擎，下面是一些常見的存儲引擎：

InnoDB 存儲引擎：它是 MySQL 5.5 版本之后默認(rèn)的存儲引擎，最大的特點是支持事務(wù)、行級鎖定、外鍵約束等。

MyISAM 存儲引擎：在 MySQL 5.5 版本之前是默認(rèn)的存儲引擎，不支持事務(wù)，也不支持外鍵，最大的特點是速度快，占用資源少。

Memory 存儲引擎：使用系統(tǒng)內(nèi)存作為存儲介質(zhì)，以便得到更快的響應(yīng)速度。不過如果 mysqld 進程崩潰，則會導(dǎo)致所有的數(shù)據(jù)丟失，因此我們只有當(dāng)數(shù)據(jù)是臨時的情況下才使用 Memory 存儲引擎。

NDB 存儲引擎：也叫做 NDB Cluster 存儲引擎，主要用于 MySQL Cluster 分布式集群環(huán)境，類似于 Oracle 的 RAC 集群。

Archive 存儲引擎：它有很好的壓縮機制，用于文件歸檔，在請求寫入時會進行壓縮，所以也經(jīng)常用來做倉庫。

需要注意的是，數(shù)據(jù)庫的設(shè)計在于表的設(shè)計，而在 MySQL 中每個表的設(shè)計都可以采用不同的存儲引擎，我們可以根據(jù)實際的數(shù)據(jù)處理需要來選擇存儲引擎，這也是 MySQL 的強大之處。

數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)也是一種軟件

我們剛才了解了 SQL 語句在 Oracle 和 MySQL 中的執(zhí)行流程，實際上完整的 Oracle 和 MySQL 結(jié)構(gòu)圖要復(fù)雜得多：

如果你只是簡單地把 MySQL 和 Oracle 看成數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)軟件，從外部看難免會覺得“晦澀難懂”，畢竟組織結(jié)構(gòu)太多了。我們在學(xué)習(xí)的時候，還需要具備抽象的能力，抓取最核心的部分：SQL 的執(zhí)行原理。因為不同的 DBMS 的 SQL 的執(zhí)行原理是相通的，只是在不同的軟件中，各有各的實現(xiàn)路徑。

既然一條 SQL 語句會經(jīng)歷不同的模塊，那我們就來看下，在不同的模塊中，SQL 執(zhí)行所使用的資源(時間)是怎樣的。下面我來教你如何在 MySQL 中對一條 SQL 語句的執(zhí)行時間進行分析。

首先我們需要看下 profiling 是否開啟，開啟它可以讓 MySQL 收集在 SQL 執(zhí)行時所使用的資源情況，命令如下：

mysql> select @@profiling;

profiling=0 代表關(guān)閉，我們需要把 profiling 打開，即設(shè)置為 1：

mysql> set profiling=1;

然后我們執(zhí)行一個 SQL 查詢(你可以執(zhí)行任何一個 SQL 查詢)：

mysql> select * from wucai.heros;

查看當(dāng)前會話所產(chǎn)生的所有 profiles，你會發(fā)現(xiàn)我們剛才執(zhí)行了兩次查詢，Query ID 分別為 1 和 2。如果我們想要獲取上一次查詢的執(zhí)行時間，可以使用：

mysql> show profile;

當(dāng)然你也可以查詢指定的 Query ID，比如：

mysql> show profile for query 2;

查詢 SQL 的執(zhí)行時間結(jié)果和上面是一樣的。

在 8.0 版本之后，MySQL 不再支持緩存的查詢，原因我在上文已經(jīng)說過。一旦數(shù)據(jù)表有更新，緩存都將清空，因此只有數(shù)據(jù)表是靜態(tài)的時候，或者數(shù)據(jù)表很少發(fā)生變化時，使用緩存查詢才有價值，否則如果數(shù)據(jù)表經(jīng)常更新，反而增加了 SQL 的查詢時間。

你可以使用 select version() 來查看 MySQL 的版本情況。

總結(jié)

我們在使用 SQL 的時候，往往只見樹木，不見森林，不會注意到它在各種數(shù)據(jù)庫軟件中是如何執(zhí)行的，今天我們從全貌的角度來理解這個問題。你能看到不同的 RDBMS 之間有相同的地方，也有不同的地方。

相同的地方在于 Oracle 和 MySQL 都是通過解析器→優(yōu)化器→執(zhí)行器這樣的流程來執(zhí)行 SQL 的。

但 Oracle 和 MySQL 在進行 SQL 的查詢上面有軟件實現(xiàn)層面的差異。Oracle 提出了共享池的概念，通過共享池來判斷是進行軟解析，還是硬解析。而在 MySQL 中，8.0 以后的版本不再支持查詢緩存，而是直接執(zhí)行解析器→優(yōu)化器→執(zhí)行器的流程，這一點從 MySQL 中的 show profile 里也能看到。同時 MySQL 的一大特色就是提供了各種存儲引擎以供選擇，不同的存儲引擎有各自的使用場景，我們可以針對每張表選擇適合的存儲引擎。

今天的內(nèi)容到這里就結(jié)束了，你能說一下 Oracle 中的綁定變量是什么嗎？使用它有什么優(yōu)缺點嗎？MySQL 的存儲引擎是一大特色，其中 MyISAM 和 InnoDB 都是常用的存儲引擎，這兩個搜索引擎的特性和使用場景分別是什么？

最后留一道選擇題吧，解析后的 SQL 語句在 Oracle 的哪個區(qū)域中進行緩存？

A. 數(shù)據(jù)緩沖區(qū)

B. 日志緩沖區(qū)

C. 共享池

D. 大池

如果這篇文章幫你理順了 Oracle 和 MySQL 執(zhí)行 SQL 的過程，歡迎你把它分享給你的朋友或者同事。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的oracle execute immediate执行多条语句_用数据库的方式思考SQL是如何执行的的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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