資料庫執行查詢過程有哪些

① SQL語句執行過程詳解

SQL語句執行過程詳解
一條sql，plsql的執行到底是怎樣執行的呢？
一、SQL語句執行原理：
第一步:客戶端把語句發給伺服器端執行當我們在客戶端執行 select 語句時,客戶端會把這條 SQL 語句發送給伺服器端,讓伺服器端的
進程來處理這語句。也就是說,Oracle 客戶端是不會做任何的操作,他的主要任務就是把客戶端產生
的一些 SQL 語句發送給伺服器端。雖然在客戶端也有一個資料庫進程,但是,這個進程的作用跟伺服器
上的進程作用事不相同的。伺服器上的資料庫進程才會對SQL 語句進行相關的處理。不過,有個問題需
要說明,就是客戶端的進程跟伺服器的進程是一一對應的。也就是說,在客戶端連接上伺服器後,在客戶
端與伺服器端都會形成一個進程,客戶端上的我們叫做客戶端進程;而伺服器上的我們叫做伺服器進程。
第二步:語句解析
當客戶端把 SQL 語句傳送到伺服器後,伺服器進程會對該語句進行解析。同理,這個解析的工作,
也是在伺服器端所進行的。雖然這只是一個解析的動作,但是,其會做很多「小動作」。
1. 查詢高速緩存(library cache)。伺服器進程在接到客戶端傳送過來的 SQL 語句時,不
會直接去資料庫查詢。而是會先在資料庫的高速緩存中去查找,是否存在相同語句的執行計劃。如果在
數據高速緩存中,則伺服器進程就會直接執行這個 SQL 語句,省去後續的工作。所以,採用高速數據緩
存的話,可以提高 SQL 語句的查詢效率。一方面是從內存中讀取數據要比從硬碟中的數據文件中讀取
數據效率要高,另一方面,也是因為這個語句解析的原因。
不過這里要注意一點,這個數據緩存跟有些客戶端軟體的數據緩存是兩碼事。有些客戶端軟體為了
提高查詢效率,會在應用軟體的客戶端設置數據緩存。由於這些數據緩存的存在,可以提高客戶端應用軟
件的查詢效率。但是,若其他人在伺服器進行了相關的修改,由於應用軟體數據緩存的存在,導致修改的
數據不能及時反映到客戶端上。從這也可以看出,應用軟體的數據緩存跟資料庫伺服器的高速數據緩存
不是一碼事。
2. 語句合法性檢查(data dict cache)。當在高速緩存中找不到對應的 SQL 語句時,則服
務器進程就會開始檢查這條語句的合法性。這里主要是對 SQL 語句的語法進行檢查,看看其是否合乎
語法規則。如果伺服器進程認為這條 SQL 語句不符合語法規則的時候,就會把這個錯誤信息,反饋給客
戶端。在這個語法檢查的過程中,不會對 SQL 語句中所包含的表名、列名等等進行 SQL 他只是語法
上的檢查。
3. 語言含義檢查(data dict cache)。若 SQL 語句符合語法上的定義的話,則伺服器進程
接下去會對語句中的欄位、表等內容進行檢查。看看這些欄位、表是否在資料庫中。如果表名與列名不
准確的話,則資料庫會就會反饋錯誤信息給客戶端。所以,有時候我們寫 select 語句的時候,若語法
與表名或者列名同時寫錯的話,則系統是先提示說語法錯誤,等到語法完全正確後,再提示說列名或表名
錯誤。
4. 獲得對象解析鎖(control structer)。當語法、語義都正確後,系統就會對我們需要查詢
的對象加鎖。這主要是為了保障數據的一致性,防止我們在查詢的過程中,其他用戶對這個對象的結構發
生改變。
5. 數據訪問許可權的核對(data dict cache)。當語法、語義通過檢查之後,客戶端還不一定
能夠取得數據。伺服器進程還會檢查,你所連接的用戶是否有這個數據訪問的許可權。若你連接上伺服器
的用戶不具有數據訪問許可權的話,則客戶端就不能夠取得這些數據。有時候我們查詢數據的時候,辛辛苦
苦地把 SQL 語句寫好、編譯通過,但是,最後系統返回個 「沒有許可權訪問數據」的錯誤信息,讓我們氣
半死。這在前端應用軟體開發調試的過程中,可能會碰到。所以,要注意這個問題,資料庫伺服器進程先
檢查語法與語義,然後才會檢查訪問許可權。
6. 確定最佳執行計劃 ?。當語句與語法都沒有問題,許可權也匹配的話,伺服器進程還是不會直接對
資料庫文件進行查詢。伺服器進程會根據一定的規則,對這條語句進行優化。不過要注意,這個優化是有
限的。一般在應用軟體開發的過程中,需要對資料庫的 sql 語言進行優化,這個優化的作用要大大地大
於伺服器進程的自我優化。所以,一般在應用軟體開發的時候,資料庫的優化是少不了的。當伺服器進程
的優化器確定這條查詢語句的最佳執行計劃後,就會將這條 SQL 語句與執行計劃保存到數據高速緩存
(library cache)。如此的話,等以後還有這個查詢時,就會省略以上的語法、語義與許可權檢查的步驟,
而直接執行 SQL 語句,提高 SQL 語句處理效率。
第三步:語句執行
語句解析只是對 SQL 語句的語法進行解析,以確保伺服器能夠知道這條語句到底表達的是什麼意
思。等到語句解析完成之後,資料庫伺服器進程才會真正的執行這條 SQL 語句。這個語句執行也分兩
種情況。
一是若被選擇行所在的數據塊已經被讀取到數據緩沖區的話,則伺服器進程會直接把這個數據傳遞
給客戶端,而不是從資料庫文件中去查詢數據。
若數據不在緩沖區中,則伺服器進程將從資料庫文件中查詢相關數據,並把這些數據放入到數據緩沖
區中(buffer cache)。
第四步:提取數據
當語句執行完成之後,查詢到的數據還是在伺服器進程中,還沒有被傳送到客戶端的用戶進程。所以,
在伺服器端的進程中,有一個專門負責數據提取的一段代碼。他的作用就是把查詢到的數據結果返回給
用戶端進程,從而完成整個查詢動作。從這整個查詢處理過程中,我們在資料庫開發或者應用軟體開發過
程中,需要注意以下幾點:
一是要了解資料庫緩存跟應用軟體緩存是兩碼事情。資料庫緩存只有在資料庫伺服器端才存在,在
客戶端是不存在的。只有如此,才能夠保證資料庫緩存中的內容跟資料庫文件的內容一致。才能夠根據
相關的規則,防止數據臟讀、錯讀的發生。而應用軟體所涉及的數據緩存,由於跟資料庫緩存不是一碼事
情,所以,應用軟體的數據緩存雖然可以提高數據的查詢效率,但是,卻打破了數據一致性的要求,有時候
會發生臟讀、錯讀等情況的發生。所以,有時候,在應用軟體上有專門一個功能,用來在必要的時候清除
數據緩存。不過,這個數據緩存的清除,也只是清除本機上的數據緩存,或者說,只是清除這個應用程序
的數據緩存,而不會清除資料庫的數據緩存。
二是絕大部分 SQL 語句都是按照這個處理過程處理的。我們 DBA 或者基於 Oracle 資料庫的
開發人員了解這些語句的處理過程,對於我們進行涉及到 SQL 語句的開發與調試,是非常有幫助的。有
時候,掌握這些處理原則,可以減少我們排錯的時間。特別要注意,資料庫是把數據查詢許可權的審查放在
語法語義的後面進行檢查的。所以,有時會若光用資料庫的許可權控制原則,可能還不能滿足應用軟體許可權
控制的需要。此時,就需要應用軟體的前台設置,實現許可權管理的要求。而且,有時應用資料庫的許可權管
理,也有點顯得繁瑣,會增加伺服器處理的工作量。因此,對於記錄、欄位等的查詢許可權控制,大部分程
序涉及人員喜歡在應用程序中實現,而不是在資料庫上實現。
DBCC DROPCLEANBUFFERS
從緩沖池中刪除所有清除緩沖區。
DBCC FREEPROCCACHE
從過程緩存中刪除所有元素。
DBCC FREESYSTEMCACHE
從所有緩存中釋放所有未使用的緩存條目
SQL語句中的函數、關鍵字、排序等執行順序:
1. FROM 子句返回初始結果集。
2. WHERE 子句排除不滿足搜索條件的行。
3. GROUP BY 子句將選定的行收集到 GROUP BY 子句中各個唯一值的組中。
4. 選擇列表中指定的聚合函數可以計算各組的匯總值。
5. 此外,HAVING 子句排除不滿足搜索條件的行。
6. 計算所有的表達式;
7. 使用 order by 對結果集進行排序。
8. 查找你要搜索的欄位。
二、SQL語句執行完整過程：
1.用戶進程提交一個 sql 語句:
update temp set a=a*2，給伺服器進程。
2.伺服器進程從用戶進程把信息接收到後,在 PGA 中就要此進程分配所需內存,存儲相關的信息,如在會
話內存存儲相關的登錄信息等。
3.伺服器進程把這個 sql 語句的字元轉化為 ASCII 等效數字碼,接著這個 ASCII 碼被傳遞給一個
HASH 函數,並返回一個 hash 值,然後伺服器進程將到shared pool 中的 library cache 中去查找是否存在相
同的 hash 值,如果存在,伺服器進程將使用這條語句已高速緩存在 SHARED POOL 的library cache 中的已
分析過的版本來執行。
4.如果不存在,伺服器進程將在 CGA 中,配合 UGA 內容對 sql,進行語法分析,首先檢查語法的正確性,接
著對語句中涉及的表,索引,視圖等對象進行解析,並對照數據字典檢查這些對象的名稱以及相關結構，並根據
ORACLE 選用的優化模式以及數據字典中是否存在相應對象的統計數據和是否使用了存儲大綱來生成一個
執行計劃或從存儲大綱中選用一個執行計劃,然後再用數據字典核對此用戶對相應對象的執行許可權,最後生成
一個編譯代碼。
5.ORACLE 將這條 sql 語句的本身實際文本、HASH 值、編譯代碼、與此語名相關聯的任何統計數據
和該語句的執行計劃緩存在 SHARED POOL 的 library cache中。伺服器進程通過 SHARED POOL 鎖存
器(shared pool latch)來申請可以向哪些共享 PL/SQL 區中緩存這此內容,也就是說被SHARED POOL 鎖存
器鎖定的 PL/SQL 區中的塊不可被覆蓋,因為這些塊可能被其它進程所使用。
6.在 SQL 分析階段將用到 LIBRARY
CACHE,從數據字典中核對表、視圖等結構的時候,需要將數據
字典從磁碟讀入 LIBRARY
CACHE,因此,在讀入之前也要使用LIBRARY
CACHE 鎖存器(library cache
pin,library cache lock)來申請用於緩存數據字典。 到現在為止,這個 sql 語句已經被編譯成可執行的代碼了,
但還不知道要操作哪些數據,所以伺服器進程還要為這個 sql 准備預處理數據。
7.首先伺服器進程要判斷所需數據是否在 db buffer 存在,如果存在且可用,則直接獲取該數據,同時根據
LRU 演算法增加其訪問計數;如果 buffer 不存在所需數據,則要從數據文件上讀取首先伺服器進程將在表頭部
請求 TM 鎖(保證此事務執行過程其他用戶不能修改表的結構),如果成功加 TM 鎖,再請求一些行級鎖(TX
鎖),如果 TM、TX 鎖都成功加鎖,那麼才開始從數據文件讀數據,在讀數據之前,要先為讀取的文件准備好
buffer 空間。伺服器進程需要掃面 LRU list 尋找 free db buffer,掃描的過程中,伺服器進程會把發現的所有
已經被修改過的 db buffer 注冊到 dirty list 中, 這些 dirty buffer 會通過 dbwr 的觸發條件,隨後會被寫出到
數據文件,找到了足夠的空閑 buffer,就可以把請求的數據行所在的數據塊放入到 db buffer 的空閑區域或者
覆蓋已經被擠出 LRU list 的非臟數據塊緩沖區,並排列在 LRU list 的頭部,也就是在數據塊放入 DB
BUFFER 之前也是要先申請 db buffer 中的鎖存器,成功加鎖後,才能讀數據到 db buffer。
8.記日誌 現在數據已經被讀入到 db buffer 了,現在伺服器進程將該語句所影響的並被讀
入 db buffer 中的這些行數據的 rowid 及要更新的原值和新值及 scn 等信息從 PGA 逐條的寫入 redo log
buffer 中。在寫入 redo log buffer 之前也要事先請求 redo log buffer 的鎖存器,成功加鎖後才開始寫入,當
寫入達到 redo log buffer 大小的三分之一或寫入量達到 1M 或超過三秒後或發生檢查點時或者 dbwr 之前
發生,都會觸發 lgwr 進程把 redo log buffer 的數據寫入磁碟上的 redo file 文件中(這個時候會產生log file
sync 等待事件)
已經被寫入 redofile 的 redo log buffer 所持有的鎖存器會被釋放,並可被後來的寫入信息覆蓋,
redo log buffer是循環使用的。Redo file 也是循環使用的,當一個 redo file 寫滿後,lgwr 進程會自動切換到
下一 redo file(這個時候可能出現 log fileswitch(checkpoint complete)等待事件)。如果是歸檔模式,歸檔進
程還要將前一個寫滿的 redo file 文件的內容寫到歸檔日誌文件中(這個時候可能出現 log file
switch(archiving needed)。
9.為事務建立回滾段 在完成本事務所有相關的 redo log buffer 之後,伺服器進程開始改寫這個 db buffer
的塊頭部事務列表並寫入 scn,然後 包含這個塊的頭部事務列表及 scn 信息的數據副本放入回滾段中,將
這時回滾段中的信息稱為數據塊的「前映像「,這個」前映像「用於以後的回滾、恢復和一致性讀。(回滾段可以
存儲在專門的回滾表空間中,這個表空間由一個或多個物理文件組成,並專用於回滾表空間,回滾段也可在其它
表空間中的數據文件中開辟。
10.本事務修改數據塊 准備工作都已經做好了,現在可以改寫 db buffer 塊的數據內容了,並在塊的頭部寫
入回滾段的地址。
11.放入 dirty list 如果一個行數據多次 update 而未 commit,則在回滾段中將會有多個「前映像「,除了第
一個」前映像「含有 scn 信息外,其他每個「前映像「的頭部都有 scn 信息和「前前映像」回滾段地址。一個
update 只對應一個 scn,然後伺服器進程將在 dirty list 中建立一
條指向此 db buffer 塊的指針(方便 dbwr 進程可以找到 dirty list 的 db buffer 數據塊並寫入數據文件中)。
接著伺服器進程會從數據文件中繼續讀入第二個數據塊,重復前一數據塊的動作,數據塊的讀入、記日誌、建
立回滾段、修改數據塊、放入 dirty list。當 dirty queue 的長度達到閥值(一般是 25%),伺服器進程將通知
dbwr 把臟數據寫出,就是釋放 db buffer 上的鎖存器,騰出更多的 free db buffer。前面一直都是在說明
oracle 一次讀一個數據塊,其實 oracle 可以一次讀入多個數據塊(db_file_multiblock_read_count 來設置一
次讀入塊的個數)
說明:
在預處理的數據已經緩存在 db buffer 或剛剛被從數據文件讀入到 db buffer 中,就要根據 sql 語句
的類型來決定接下來如何操作。
1>如果是 select 語句,則要查看 db buffer 塊的頭部是否有事務,如果有事務,則從回滾段中讀取數據;如
果沒有事務,則比較 select 的 scn 和 db buffer 塊頭部的 scn,如果前者小於後者,仍然要從回滾段中讀取數據;
如果前者大於後者,說明這是一非臟緩存,可以直接讀取這個 db buffer 塊的中內容。
2>如果是 DML 操作,則即使在 db buffer 中找到一個沒有事務,而且 SCN 比自己小的非臟
緩存數據塊,伺服器進程仍然要到表的頭部對這條記錄申請加鎖,加鎖成功才能進行後續動作,如果不成功,則要
等待前面的進程解鎖後才能進行動作(這個時候阻塞是 tx 鎖阻塞)。
用戶 commit 或 rollback 到現在為止,數據已經在 db buffer 或數據文件中修改完
成,但是否要永久寫到數文件中,要由用戶來決定 commit(保存更改到數據文件) rollback 撤銷數據的更改)。
1.用戶執行 commit 命令
只有當 sql 語句所影響的所有行所在的最後一個塊被讀入 db buffer 並且重做信息被寫入 redo log
buffer(僅指日誌緩沖區,而不包括日誌文件)之後,用戶才可以發去 commit 命令,commit 觸發 lgwr 進程,但不
強制立即 dbwr來釋放所有相應 db buffer 塊的鎖(也就是no-force-at-commit,即提交不強制寫),也就是說有
可能雖然已經 commit 了,但在隨後的一段時間內 dbwr 還在寫這條 sql 語句所涉及的數據塊。表頭部的行鎖
並不在 commit 之後立即釋放,而是要等 dbwr 進程完成之後才釋放,這就可能會出現一個用戶請求另一用戶
已經 commit 的資源不成功的現象。
A .從 Commit 和 dbwr 進程結束之間的時間很短,如果恰巧在 commit 之後,dbwr 未結束之前斷電,因為
commit 之後的數據已經屬於數據文件的內容,但這部分文件沒有完全寫入到數據文件中。所以需要前滾。由
於 commit 已經觸發 lgwr,這些所有未來得及寫入數據文件的更改會在實例重啟後,由 smon 進程根據重做日
志文件來前滾,完成之前 commit 未完成的工作(即把更改寫入數據文件)。
B.如果未 commit 就斷電了,因為數據已經在 db buffer 更改了,沒有 commit,說明這部分數據不屬於數
據文件,由於 dbwr 之前觸發 lgwr 也就是只要數據更改,(肯定要先有 log) 所有 DBWR,在數據文件上的修改
都會被先一步記入重做日誌文件,實例重啟後,SMON 進程再根據重做日誌文件來回滾。
其實 smon 的前滾回滾是根據檢查點來完成的,當一個全部檢查點發生的時候,首先讓 LGWR 進程將
redo log buffer 中的所有緩沖(包含未提交的重做信息)寫入重做日誌文件,然後讓 dbwr 進程將 db buffer 已
提交的緩沖寫入數據文件(不強制寫未提交的)。然後更新控制文件和數據文件頭部的 SCN,表明當前資料庫
是一致的,在相鄰的兩個檢查點之間有很多事務,有提交和未提交的。
像前面的前滾回滾比較完整的說法是如下的說明:

A.發生檢查點之前斷電,並且當時有一個未提交的改變正在進行,實例重啟之後,SMON 進程將從上一個
檢查點開始核對這個檢查點之後記錄在重做日誌文件中已提交的和未提交改變,因為
dbwr 之前會觸發 lgwr,所以 dbwr 對數據文件的修改一定會被先記錄在重做日誌文件中。因此,斷電前被
DBWN 寫進數據文件的改變將通過重做日誌文件中的記錄進行還原,叫做回滾,
B. 如果斷電時有一個已提交,但 dbwr 動作還沒有完全完成的改變存在,因為已經提交,提交會觸發 lgwr
進程,所以不管 dbwr 動作是否已完成,該語句將要影響的行及其產生的結果一定已經記錄在重做日誌文件中
了,則實例重啟後,SMON 進程根據重做日誌文件進行前滾.
實例失敗後用於恢復的時間由兩個檢查點之間的間隔大小來決定,可以通個四個參數設置檢查點執行的頻
率:

Log_checkpoint_interval:
決定兩個檢查點之間寫入重做日誌文件的系統物理塊(redo blocks)
的大小,默認值是 0,無限制。
log_checkpoint_timeout:
兩 個 檢 查 點 之 間 的 時 間 長 度（秒）默 認 值 1800s。
fast_start_io_target:
決定了用於恢復時需要處理的塊的多少,默認值是 0,無限制。
fast_start_mttr_target:
直接決定了用於恢復的時間的長短,默認值是 0,無限制(SMON 進程執行的前滾
和回滾與用戶的回滾是不同的,SMON 是根據重做日誌文件進行前滾或回滾,而用戶的回滾一定是根據回滾段
的內容進行回滾的。
在這里要說一下回滾段存儲的數據,假如是 delete 操作,則回滾段將會記錄整個行的數據,假如是 update,
則回滾段只記錄被修改了的欄位的變化前的數據(前映像),也就是沒有被修改的欄位是不會被記錄的,假如是
insert,則回滾段只記錄插入記錄的 rowid。 這樣假如事務提交,那回滾段中簡單標記該事務已經提交;假如是
回退,則如果操作是 delete,回退的時候把回滾段中數據重新寫回數據塊,操作如果是 update,則把變化前數據
修改回去,操作如果是 insert,則根據記錄的 rowid 把該記錄刪除。
2.如果用戶 rollback。
則伺服器進程會根據數據文件塊和 DB BUFFER 中塊的頭部的事務列表和 SCN 以及回滾段地址找到
回滾段中相應的修改前的副本,並且用這些原值來還原當前數據文件中已修改但未提交的改變。如果有多個
「前映像」,伺服器進程會在一個「前映像」的頭部找到「前前映像」的回滾段地址,一直找到同一事務下的最早的
一個「前映像」為止。一旦發出了 COMMIT,用戶就不能rollback,這使得 COMMIT 後 DBWR 進程還沒有
全部完成的後續動作得到了保障。到現在為例一個事務已經結束了。
說明:
TM 鎖:
符合 lock 機制的,用於保護對象的定義不被修改。 TX 鎖:
這個鎖代表一個事務,是行
級鎖,用數據塊頭、數據記錄頭的一些欄位表示,也是符合 lock 機制,有 resource structure、lock
structure、enqueue 演算法。

② sql資料庫創建查詢的方法有哪些

三種方法分別如下：

1、使用向導創建資料庫。

2、使用企業管理器創建資料庫。

3、使用Transact-SQL的CREATE DATABASE語句創建資料庫 。

依據資料庫的名稱創建標識，將所述資料庫的名稱和所述標識作為第一key值，將所述資料庫的信息進行保存並作為第一value值，得到所述資料庫對應的KV記錄；在所述資料庫中建立數據表；將所述資料庫的名稱和數據表的名稱作為第二key值。

將所述數據表的信息進行保存並作為第二value值得到所述數據表對應的KV記錄；在所述數據表中插入數據；將所述資料庫的名稱，數據表的名稱和數據的名稱作為第三key值，將所述數據的信息進行保存並作為第三value值，得到所述數據對應的KV記錄;獲得所述適用SQL查詢方法的KV資料庫。

(2)資料庫執行查詢過程有哪些擴展閱讀：

SQL中的查詢語句只有一個：SELECT，它可與其它語句配合完成所有的查詢功能。SELECT語句的完整語法，可以有6個子句。

查詢語句的完整的語法如下：

SELECT 目標表的列名或列表達式集合

FROM 基本表或(和)視圖集合

〔WHERE條件表達式〕

〔GROUP BY列名集合

〔HAVING組條件表達式〕〕

〔ORDER BY列名〔集合〕…〕

簡單查詢，使用TOP子句，查詢結果排序order by 默認ASC升序，使用關鍵詞DESC降序。帶條件的查詢where,使用算術表達式，使用邏輯表達式，使用between和in關鍵字。

參考資料來源：網路-SQL資料庫

③ SQL語句在資料庫中是怎樣執行的(sql怎麼執行語句)

第一步：應用程序把查枯運做詢SQL語句發給伺服器端執行

我們在數據層執行SQL語句時，應用程序會連接到相應的資料庫伺服器，把SQL語句發送給伺服器處理。

第二步：伺服器解析請求的SQL語句

SQL計劃緩存，經常用查詢分析器的朋友大概都知道這樣一個事實，往往一個查詢語句在第一次運行的時候需要執行特別長的時間，但是如果你馬上或悄絕者在一定時間內運行同樣的語句，會在很短的時間內返回查詢結果。原因是：

伺服器在接收到查詢請求後，並不會馬上去資料庫查詢，而是在資料庫中的計劃緩存中找是否有相對應的執行計劃。如果存在，就直接調用已經編譯好的執行計劃，節省了執行計劃的編譯時間。

如果所查詢的行已經存在於數據緩沖存儲區中，就不用查詢物理文件了，而是從緩存中取數據，這樣從內存中取數據就會比從硬碟上讀取數據快很多，提高了查詢效率。數據緩沖存儲區會在後面提到。

如果在SQL計劃緩存中沒有對應的執行計劃，伺服器首先會對用戶請求的SQL語句進行語法效驗，如果有語法錯誤，伺服器會結束查詢操作，並用返回相應的錯誤信息給調用它的應用程序。

注意：此時返回的錯誤信息中，只會包含基本的語法錯誤信息，例如select寫成selec等，錯誤信息中如果包含一列表中本沒有的列，此時伺服器是不會檢查出來的，因為只是語法驗證，語義是否正確放在下一步進行。

語法符合後，就開始驗證它的語義是否正確。例如，表名、列名、存儲過程等等資料庫對象是否真正存在，如果發現有不存在的，就會報錯給應用程序，同時結束查詢。

接下來就是獲得對象的解析鎖，我們在查詢一個表時，首先伺服器會對這個對象加鎖，這是為了保證數據的統一性，如果不加鎖，此時有數據插入，但因為沒有加鎖的原因，查詢已經將這條記錄讀入，而有的插入會因為事務的失敗會回滾，就會形成臟讀的現象。

接下來就是對資料庫用戶許可權的驗證。SQL語句語法，語義都正確，此時並不一定能夠得到查詢結果，如果資料庫用戶沒有相應的訪問許可權，伺服器會報出許可權不足的錯誤給應用程序，在稍大的項目中，往往一個項目裡面會包含好幾個資料庫連接串，這些資料庫用戶具有不同的許可權，有的是只讀許可權，有的是只寫許可權，有的是可讀可寫，根據不同的操作選取不同的用戶來執行。稍微不注意，無論你的SQL語句寫的多麼完善，完美無缺都沒用。

解析的最後一步，就是確定最終的執行計劃。當語法、語義、許可權都驗證後，伺服器並不會馬上給你返回結果，而是會針對你的SQL進行優化，選擇不同的查詢演算法以最高效的形式返回給應用程序。例如在做表聯合查詢時，伺服器會根據開沒衡銷成本來最終決定採用hashjoin,mergejoin，還是loopjoin，採用哪一個索引會更高效等等。不過它的自動化優化是有限的，要想寫出高效的查詢SQL還是要優化自己的SQL查詢語句。

當確定好執行計劃後，就會把這個執行計劃保存到SQL計劃緩存中，下次在有相同的執行請求時，就直接從計劃緩存中取，避免重新編譯執行計劃。

第三步：語句執行

伺服器對SQL語句解析完成後，伺服器才會知道這條語句到底表態了什麼意思，接下來才會真正的執行SQL語句。

此時分兩種情況：

如果查詢語句所包含的數據行已經讀取到數據緩沖存儲區的話，伺服器會直接從數據緩沖存儲區中讀取數據返回給應用程序，避免了從物理文件中讀取，提高查詢速度。

如果數據行沒有在數據緩沖存儲區中，則會從物理文件中讀取記錄返回給應用程序，同時把數據行寫入數據緩沖存儲區中，供下次使用。

說明：SQL緩存分好幾種，這里有興趣的朋友可以去搜索一下。有時因為緩存的存在，使得我們很難馬上看出優化的結果，因為第二次執行因為有緩存的存在，會特別快速，所以一般都是先消除緩存，然後比較優化前後的性能表現，這里有幾個常用的方法：

1DBCC

2從緩沖池中刪除所有清除緩沖區。

3DBCC

4從過程緩存中刪除所有元素。

5DBCC

6從所有緩存中釋放所有未使用的緩存條目。

SQLServer2005資料庫引擎會事先在後台清理未使用的緩存條目，以使內存可用於當前條目。但是，可以使用此命令從所有緩存中手動刪除未使用的條目。

這只能基本消除SQL緩存的影響，目前好像沒有完全消除緩存的方案，如果大家有，請指教。

執行順序：

FROM子句返回初始結果集。

WHERE子句排除不滿足搜索條件的行。

GROUPBY子句將選定的行收集到GROUPBY子句中各個唯一值的組中。

選擇列表中指定的聚合函數可以計算各組的匯總值。

此外，HAVING子句排除不滿足搜索條件的行。

計算所有的表達式；

使用orderby對結果集進行排序。

查找你要搜索的欄位。

④ java中，用DAO查詢一個資料庫步驟，分哪幾個步驟，原理解析

創建一個以JDBC連接資料庫的程序，包含7個步驟：
1、載入JDBC驅動程序：
在連接資料庫之前，首先要載入想要連接的資料庫的驅動到JVM（Java虛擬機），
這通過java.lang.Class類的靜態方法forName(String className)實現。
例如：
try{
//載入MySql的驅動類
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver") ;
}catch(ClassNotFoundException e){
System.out.println("找不到驅動程序類 ，載入驅動失敗！");
e.printStackTrace() ;
}
成功載入後，會將Driver類的實例注冊到DriverManager類中。
2、提供JDBC連接的URL
•連接URL定義了連接資料庫時的協議、子協議、數據源標識。
•書寫形式：協議：子協議：數據源標識
協議：在JDBC中總是以jdbc開始
子協議：是橋連接的驅動程序或是資料庫管理系統名稱。
數據源標識：標記找到資料庫來源的地址與連接埠。
例如：（MySql的連接URL）
jdbc:mysql:
//localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=gbk ;
useUnicode=true：表示使用Unicode字元集。如果characterEncoding設置為
gb2312或GBK，本參數必須設置為true 。characterEncoding=gbk：字元編碼方式。
3、創建資料庫的連接
•要連接資料庫，需要向java.sql.DriverManager請求並獲得Connection對象，
該對象就代表一個資料庫的連接。
•使用DriverManager的getConnectin(String url , String username ,
String password )方法傳入指定的欲連接的資料庫的路徑、資料庫的用戶名和
密碼來獲得。
例如：
//連接MySql資料庫，用戶名和密碼都是root
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test" ;
String username = "root" ;
String password = "root" ;
try{
Connection con =
DriverManager.getConnection(url , username , password ) ;
}catch(SQLException se){
System.out.println("資料庫連接失敗！");
se.printStackTrace() ;
}
4、創建一個Statement
•要執行SQL語句，必須獲得java.sql.Statement實例，Statement實例分為以下3
種類型：
1、執行靜態SQL語句。通常通過Statement實例實現。
2、執行動態SQL語句。通常通過PreparedStatement實例實現。
3、執行資料庫存儲過程。通常通過CallableStatement實例實現。
具體的實現方式：
Statement stmt = con.createStatement() ;
PreparedStatement pstmt = con.prepareStatement(sql) ;
CallableStatement cstmt =
con.prepareCall("{CALL demoSp(? , ?)}") ;
5、執行SQL語句
Statement介面提供了三種執行SQL語句的方法：executeQuery 、executeUpdate
和execute
1、ResultSet executeQuery(String sqlString)：執行查詢資料庫的SQL語句
，返回一個結果集（ResultSet）對象。
2、int executeUpdate(String sqlString)：用於執行INSERT、UPDATE或
DELETE語句以及SQL DDL語句，如：CREATE TABLE和DROP TABLE等
3、execute(sqlString):用於執行返回多個結果集、多個更新計數或二者組合的
語句。
具體實現的代碼：
ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM ...") ;
int rows = stmt.executeUpdate("INSERT INTO ...") ;
boolean flag = stmt.execute(String sql) ;
6、處理結果
兩種情況：
1、執行更新返回的是本次操作影響到的記錄數。
2、執行查詢返回的結果是一個ResultSet對象。
• ResultSet包含符合SQL語句中條件的所有行，並且它通過一套get方法提供了對這些
行中數據的訪問。
• 使用結果集（ResultSet）對象的訪問方法獲取數據：
while(rs.next()){
String name = rs.getString("name") ;
String pass = rs.getString(1) ; // 此方法比較高效
}
（列是從左到右編號的，並且從列1開始）
7、關閉JDBC對象
操作完成以後要把所有使用的JDBC對象全都關閉，以釋放JDBC資源，關閉順序和聲
明順序相反：
1、關閉記錄集
2、關閉聲明
3、關閉連接對象
if(rs != null){ // 關閉記錄集
try{
rs.close() ;
}catch(SQLException e){
e.printStackTrace() ;
}
}
if(stmt != null){ // 關閉聲明
try{
stmt.close() ;
}catch(SQLException e){
e.printStackTrace() ;
}
}
if(conn != null){ // 關閉連接對象
try{
conn.close() ;
}catch(SQLException e){
e.printStackTrace() ;
}
}