SQL 语句是如何执行的

SQL 语句是如何执行的,虽然SQL是声明式语言,我们可以像使用英语一样使用它,不过在RDBMS(关系型数据库管理系统)中,SQL的实现方式还是有差别的。极客教程从数据库的角度来思考一下SQL是如何被执行的。

Oracle中的SQL语句是如何执行的

我们先来看下SQL在Oracle中的执行过程:

SQL 语句是如何执行的

从上面这张图中可以看出,SQL语句在Oracle中经历了以下的几个步骤。

  1. 语法检查:检查SQL拼写是否正确,如果不正确,Oracle会报语法错误。

  2. 语义检查:检查SQL中的访问对象是否存在。比如我们在写SELECT语句的时候,列名写错了,系统就会提示错误。语法检查和语义检查的作用是保证SQL语句没有错误。

  3. 权限检查:看用户是否具备访问该数据的权限。

  4. 共享池检查:共享池(Shared Pool)是一块内存池,最主要的作用是缓存SQL语句和该语句的执行计划。Oracle通过检查共享池是否存在SQL语句的执行计划,来判断进行软解析,还是硬解析。那软解析和硬解析又该怎么理解呢?

    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。

  5. 优化器:优化器中就是要进行硬解析,也就是决定怎么做,比如创建解析树,生成执行计划。

  6. 执行器:当有了解析树和执行计划之后,就知道了SQL该怎么被执行,这样就可以在执行器中执行语句了。

共享池是Oracle中的术语,包括了库缓存,数据字典缓冲区等。我们上面已经讲到了库缓存区,它主要缓存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,如果需要相关的数据,会从数据字典缓冲区中提取。

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,我们应该尽量避免硬解析,因为在SQL的执行过程中,创建解析树,生成执行计划是很消耗资源的。

你可能会问,如何避免硬解析,尽量使用软解析呢?在Oracle中,绑定变量是它的一大特色。绑定变量就是在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。这样做的好处是能提升软解析的可能性,不足之处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。

举个例子,我们可以使用下面的查询语句:

SQL> select * from player where player_id = 10001;

你也可以使用绑定变量,如:

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

这两个查询语句的效率在Oracle中是完全不同的。如果你在查询player_id = 10001之后,还会查询10002、10003之类的数据,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。

因此我们可以通过使用绑定变量来减少硬解析,减少Oracle的解析工作量。但是这种方式也有缺点,使用动态SQL的方式,因为参数不同,会导致SQL的执行效率不同,同时SQL优化也会比较困难。

MySQL中的SQL语句是如何执行的

Oracle中采用了共享池来判断SQL语句是否存在缓存和执行计划,通过这一步骤我们可以知道应该采用硬解析还是软解析。那么在MySQL中,SQL是如何被执行的呢?

首先MySQL是典型的C/S架构,即Client/Server架构,服务器端程序使用的mysqld。整体的MySQL流程如下图所示:

SQL 语句是如何执行的

你能看到MySQL由三层组成:

  1. 连接层:客户端和服务器端建立连接,客户端发送SQL至服务器端;
  2. SQL层:对SQL语句进行查询处理;
  3. 存储引擎层:与数据库文件打交道,负责数据的存储和读取。

其中SQL层与数据库文件的存储方式无关,我们来看下SQL层的结构:

SQL 语句是如何执行的

  1. 询缓存:Server如果在查询缓存中发现了这条SQL语句,就会直接将结果返回给客户端;如果没有,就进入到解析器阶段。需要说明的是,因为查询缓存往往效率不高,所以在MySQL8.0之后就抛弃了这个功能。

  2. 解析器:在解析器中对SQL语句进行语法分析、语义分析。

  3. 优化器:在优化器中会确定SQL语句的执行路径,比如是根据全表检索,还是根据索引来检索等。

  4. 执行器:在执行之前需要判断该用户是否具备权限,如果具备权限就执行SQL查询并返回结果。在MySQL8.0以下的版本,如果设置了查询缓存,这时会将查询结果进行缓存。

你能看到SQL语句在MySQL中的流程是:SQL语句→缓存查询→解析器→优化器→执行器。在一部分中,MySQL和Oracle执行SQL的原理是一样的。

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。同时开源的MySQL还允许开发人员设置自己的存储引擎,下面是一些常见的存储引擎:

  1. InnoDB存储引擎:它是MySQL 5.5版本之后默认的存储引擎,最大的特点是支持事务、行级锁定、外键约束等。

  2. MyISAM存储引擎:在MySQL 5.5版本之前是默认的存储引擎,不支持事务,也不支持外键,最大的特点是速度快,占用资源少。

  3. Memory存储引擎:使用系统内存作为存储介质,以便得到更快的响应速度。不过如果mysqld进程崩溃,则会导致所有的数据丢失,因此我们只有当数据是临时的情况下才使用Memory存储引擎。

  4. NDB存储引擎:也叫做NDB Cluster存储引擎,主要用于MySQL Cluster分布式集群环境,类似于Oracle的RAC集群。

  5. Archive存储引擎:它有很好的压缩机制,用于文件归档,在请求写入时会进行压缩,所以也经常用来做仓库。

需要注意的是,数据库的设计在于表的设计,而在MySQL中每个表的设计都可以采用不同的存储引擎,我们可以根据实际的数据处理需要来选择存储引擎,这也是MySQL的强大之处。

总结

我们在使用SQL的时候,往往只见树木,不见森林,不会注意到它在各种数据库软件中是如何执行的,今天我们从全貌的角度来理解这个问题。你能看到不同的RDBMS之间有相同的地方,也有不同的地方。

相同的地方在于Oracle和MySQL都是通过解析器→优化器→执行器这样的流程来执行SQL的。

但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。

  • 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。同时MySQL的一大特色就是提供了各种存储引擎以供选择,不同的存储引擎有各自的使用场景,我们可以针对每张表选择适合的存储引擎。

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