Oracle sql语句执行顺序

2021年09月15日 阅读数:1
这篇文章主要向大家介绍Oracle sql语句执行顺序,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面,希望对大家有所帮助。

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文章以下:算法

sql语法的分析是从右到左

 

1、sql语句的执行步骤:sql

1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义。数据库

2)语义分析,检查语句中涉及的全部数据库对象是否存在,且用户有相应的权限。编程

3)视图转换,将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句。oracle

4)表达式转换, 将复杂的 SQL 表达式转换为较简单的等效链接表达式。编程语言

5)选择优化器,不一样的优化器通常产生不一样的“执行计划”函数

6)选择链接方式, ORACLE 有三种链接方式,对多表链接 ORACLE 可选择适当的链接方式。性能

7)选择链接顺序, 对多表链接 ORACLE 选择哪一对表先链接,选择这两表中哪一个表作为源数据表。优化

8)选择数据的搜索路径,根据以上条件选择合适的数据搜索路径,如是选用全表搜索仍是利用索引或是其余的方式。

9)运行“执行计划”

 

 

2、oracle 共享原理:

     ORACLE将执行过的SQL语句存放在内存的共享池(shared buffer pool)中,能够被全部的数据库用户共享。

当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时,若是它和以前的执行过的语句彻底相同,ORACLE就能很快得到已经被解析的语句以及最好的执行路径.。这个功能大大地提升了SQL的执行性能并节省了内存的使用。

 

3、oracle 语句提升查询效率的方法:

1:where column in(select * from ... where ...);

2:... where exists (select 'X' from ...where ...);

 

第二种格式要远比第一种格式的效率高。

 

在Oracle中能够几乎将全部的IN操做符子查询改写为使用EXISTS的子查询。

使用EXIST,Oracle系统会首先检查主查询,而后运行子查询直到它找到第一个匹配项,

这就节省了时间Oracle系统在执行IN子查询时,首先执行子查询,并将得到的结果列表存放在在一个加了索引的临时表中。

 

避免使用having子句。HAVING 只会在检索出全部记录以后才对结果集进行过滤。

这个处理须要排序,总计等操做。若是能经过WHERE子句限制记录的数目,那就能减小这方面的开销。

 

4、SQL Select语句完整的执行顺序: 

一、from子句组装来自不一样数据源的数据;

二、where子句基于指定的条件对记录行进行筛选;

三、group by子句将数据划分为多个分组;

四、使用汇集函数进行计算;

五、使用having子句筛选分组;

六、计算全部的表达式;

七、select 的字段;

八、使用order by对结果集进行排序。

SQL语言不一样于其余编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大多数据库语言中,代码按编码顺序被处理。但在SQL语句中,第一个被处理的子句式FROM,而不是第一出现的SELECT。SQL查询处理的步骤序号:

 

1  (8)SELECT  (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> 

2  (1)  FROM <left_table>  

3  (3) <join_type> JOIN <right_table> 

4  (2) ON <join_condition> 

5  (4) WHERE <where_condition> 

6  (5) GROUP BY <group_by_list> 

7  (6) WITH {CUBE | ROLLUP} 

8  (7) HAVING <having_condition> 

9 (10) ORDER BY <order_by_list>

  

以上每一个步骤都会产生一个虚拟表,该虚拟表被用做下一个步骤的输入。这些虚拟表对调用者(客户端应用程序或者外部查询)不可用。只有最后一步生成的表才会会给调用者。若是没有在查询中指定某一个子句,将跳过相应的步骤。

逻辑查询处理阶段简介:

一、 FROM:对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接),生成虚拟表VT1。

二、 ON:对VT1应用ON筛选器,只有那些使为真才被插入到TV2。

三、 OUTER (JOIN):若是指定了OUTER JOIN(相对于CROSS JOIN或INNER JOIN),保留表中未找到匹配的行将做为外部行添加到VT2,生成TV3。若是FROM子句包含两个以上的表,则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1到步骤3,直处处理完全部的表位置。

四、 WHERE:对TV3应用WHERE筛选器,只有使为true的行才插入TV4。

五、 GROUP BY:按GROUP BY子句中的列列表对TV4中的行进行分组,生成TV5。

六、 CUTE|ROLLUP:把超组插入VT5,生成VT6。

七、 HAVING:对VT6应用HAVING筛选器,只有使为true的组插入到VT7。

八、 SELECT:处理SELECT列表,产生VT8。

九、 DISTINCT:将重复的行从VT8中删除,产品VT9。

十、ORDER BY:将VT9中的行按ORDER BY子句中的列列表顺序,生成一个游标(VC10)。

十一、TOP:从VC10的开始处选择指定数量或比例的行,生成表TV11,并返回给调用者。

 

Oracle中SQL语句执行过程当中,Oracle内部解析原理以下:

  一、当一用户第一次提交一个SQL表达式时,Oracle会将这SQL进行Hard parse,这过程有点像程序编译,检查语法、表名、字段名等相关信息(以下图),这过程会花比较长的时间,由于它要分析语句的语法与语义。而后得到最优化后的执行计划(sql plan),并在内存中分配必定的空间保存该语句与对应的执行计划等信息。

 

  二、当用户第二次请求或屡次请求时,Oracle会自动找到先前的语句与执行计划,而不会进行Hard parse,而是直接进行Soft parse(把语句对应的执行计划调出,而后执行),从而减小数据库的分析时间。

 

  注意的是:Oracle中只能彻底相同的语句,包大小写、空格、换行都要求同样时,才会重复使用之前的分析结果与执行计划。

 

  分析过程以下图:

 对于大量的、频繁访问的SQL语句,若是不采用Bind 变量的方式,哪Oracle会花费大量的Shared latch与CPU在作Hard parse处理,因此,要尽可能提升语句的重用率,减小语句的分析时间,经过了解Oracle SQL语句的分析过程能够明白Oracle的内部处理逻辑,并在设计与实现上避免。

 

在用JDBC或其它持久化数据(如Hibernate,JDO等)操做时,尽可能用占位符(?)

 

ORACLE sql 的处理过程大体以下:

 1.运用HASH算法,获得一个HASH值,这个值能够经过V$SQLAREA.HASH_VALUE 查看

 2.到shared pool 中的 library cache 中查找是否有相同的HASH值,若是存在,则无需硬解析,进行软解析

 3.若是shared pool不存在此HASH值,则进行语法检查,查看是否有语法错误

 4.若是没有语法错误,就进行语义检查,检查该SQL引用的对象是否存在,该用户是否具备访问该对象的权限

 5.若是没有语义错误,对该SQL进行解析,生成解析树,执行计划

 6.生成ORACLE能运行的二进制代码,运行该代码而且返回结果给用户

硬解析和软解析都在第5步进行

硬解析一般是昂贵的操做,大约占整个SQL执行的70%左右的时间,硬解析会生成执行树,执行计划,等等。

当再次执行同一条SQL语句的时候,因为发现library cache中有相同的HASH值,这个时候不会硬解析,而会软解析,

那么软解析到底是干了什么呢?其实软解析就是跳过了生成解析树,生成执行计划这个耗时又耗CPU的操做,直接利用生成的执行计划运行

该SQL语句。

下面摘抄eygle深刻解析ORACLE 中关于SQL执行过程的描述

  1.首先得到library cache latch,根据SQL的HASH_VALUE在library cache中查找是否存在此HASH_VALUE,若是找到这个HASH_VALUE,称之为软解析,Server得到改SQL执行计划转向第4步,若是找不到共享代码就进行硬解析。

  2.释放library pool cache,得到shared pool latch,查找并锁定自由空间(在bucket 中查找chunk)。若是找不到,报ORA-04031错误。

  3.释放shared pool latch,从新得到library cache latch,将SQL执行计划放入library cache中。

  4.释放library cache latch,保持null模式的library cache pin/lock。

  5.开始执行。

Library cache latch能够理解为硬/软解析的时候发生的,由于解析的时候会搜索library cache,因此会产生library cache latch