SQL语句的执行原理分析
sql 原理
sql 原理SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。
它被设计用于对数据库进行查询、插入、更新和删除操作，以及创建和修改数据库表、视图和索引等数据库对象。
SQL的基本原理是通过语句来描述所需操作的数据，并且将这些语句发送给数据库管理系统（DBMS），然后由DBMS解释和执行。
SQL语句通常由关键字、函数、运算符和标识符等组成，用于定义所需的操作和条件。
SQL语言的核心原理包括以下几个方面：1. 数据定义语言（DDL）：DDL用于创建、修改和删除数据库对象，如表（table）、视图（view）、索引（index）和触发器（trigger）等。
通过DDL语句，可以定义表的结构、约束和关联关系等元数据信息。
2. 数据操作语言（DML）：DML用于对数据库中的数据进行查询、插入、更新和删除等操作。
通过DML语句，可以在表中执行数据的增加、修改和删除操作。
3. 数据查询语言（DQL）：DQL用于从数据库中检索所需的数据。
通过DQL语句，可以执行各种查询操作，包括简单的查询、聚合查询、多表查询、嵌套查询和排序等。
4. 数据控制语言（DCL）：DCL用于控制数据库的访问权限和数据完整性。
通过DCL语句，可以创建用户、授予和撤销用户对数据库对象的权限，以及定义数据的完整性约束。
SQL语句在执行时，数据库管理系统会对其进行解析和优化，然后生成执行计划。
执行计划决定了SQL语句的执行方式和顺序，以及使用的索引、表连接和判断条件等。
SQL语言作为关系型数据库的标准查询语言，提供了简单、直观、灵活和强大的管理和操作数据库的能力。
通过SQL语言，开发人员可以对数据库进行各种操作，实现数据的存储、查询和分析等功能。
sql in原理
sql in原理
SQL的IN语句的工作原理是，它首先会执行一次子查询，查出内表（比如B表）中的所有指定字段（比如id字段）的值，并将这些值缓存起来。
然后，它会遍历外表（比如A表）的每一行，检查该行的指定字段（比如id字段）的值是否存在于之前缓存的内表字段值中。
如果存在，就将该行的记录加入到结果集中。
这个过程会一直进行，直到遍历完外表的所有记录。
IN语句的查询过程可以看作是一种双层循环的过程，外层循环是遍历外表，内层循环是遍历内表。
因此，当内表的数据量比较大时，使用IN语句可能会不太高效，因为它需要对内表的数据进行全遍历。
所以，IN语句更适合内表数据比外表数据小的情况。
另外，IN语句在查询时不会处理NULL值。
也就是说，如果内表或外表中存在NULL值，IN语句可能不会返回预期的结果。
SQL语句的执行原理分析及where 查询条件决定SQL效率
SQL语句的执行原理分析及where 查询条件决定SQL效率原理：第一步：应用程序把查询SQL语句发给服务器端执行。
我们在数据层执行SQL语句时,应用程序会连接到相应的数据库服务器,把SQL语句发送给服务器处理。
第二步：服务器解析请求的SQL语句。
1:SQL计划缓存,经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实,往往一个查询语句在第一次运行的时候需要执行特别长的时间,但是如果你马上或者在一定时间内运行同样的语句,会在很短的时间内返回查询结果。
原因:1):服务器在接收到查询请求后,并不会马上去数据库查询,而是在数据库中的计划缓存中找是否有相对应的执行计划,如果存在,就直接调用已经编译好的执行计划,节省了执行计划的编译时间。
2):如果所查询的行已经存在于数据缓冲存储区中,就不用查询物理文件了,而是从缓存中取数据,这样从内存中取数据就会比从硬盘上读取数据快很多,提高了查询效率.数据缓冲存储区会在后面提到。
2:如果在SQL计划缓存中没有对应的执行计划,服务器首先会对用户请求的SQL语句进行语法效验,如果有语法错误,服务器会结束查询操作,并用返回相应的错误信息给调用它的应用程序。
注意:此时返回的错误信息中,只会包含基本的语法错误信息,例如select 写成selec等,错误信息中如果包含一列表中本没有的列,此时服务器是不会检查出来的,因为只是语法验证,语义是否正确放在下一步进行。
3:语法符合后,就开始验证它的语义是否正确,例如,表名,列名,存储过程等等数据库对象是否真正存在,如果发现有不存在的,就会报错给应用程序,同时结束查询。
4:接下来就是获得对象的解析锁,我们在查询一个表时,首先服务器会对这个对象加锁,这是为了保证数据的统一性,如果不加锁,此时有数据插入,但因为没有加锁的原因,查询已经将这条记录读入,而有的插入会因为事务的失败会回滚,就会形成脏读的现象。
5:接下来就是对数据库用户权限的验证,SQL语句语法,语义都正确,此时并不一定能够得到查询结果,如果数据库用户没有相应的访问权限,服务器会报出权限不足的错误给应用程序,在稍大的项目中,往往一个项目里面会包含好几个数据库连接串,这些数据库用户具有不同的权限,有的是只读权限,有的是只写权限,有的是可读可写,根据不同的操作选取不同的用户来执行,稍微不注意,无论你的SQL语句写的多么完善,完美无缺都没用。
oracle-SQL语句执行原理和完整过程详解
SQL语句执行过程详解一条sql，plsql的执行到底是怎样执行的呢？一、SQL语句执行原理：第一步:客户端把语句发给服务器端执行当我们在客户端执行select 语句时,客户端会把这条SQL 语句发送给服务器端,让服务器端的进程来处理这语句。
也就是说,Oracle 客户端是不会做任何的操作,他的主要任务就是把客户端产生的一些SQL 语句发送给服务器端。
虽然在客户端也有一个数据库进程,但是,这个进程的作用跟服务器上的进程作用事不相同的。
服务器上的数据库进程才会对SQL 语句进行相关的处理。
不过,有个问题需要说明,就是客户端的进程跟服务器的进程是一一对应的。
也就是说,在客户端连接上服务器后,在客户端与服务器端都会形成一个进程,客户端上的我们叫做客户端进程;而服务器上的我们叫做服务器进程。
第二步:语句解析当客户端把SQL 语句传送到服务器后,服务器进程会对该语句进行解析。
同理,这个解析的工作,其会做很多小动作。
也是在服务器端所进行的。
虽然这只是一个解析的动作,但是,“”1. 查询高速缓存(library cache)。
服务器进程在接到客户端传送过来的SQL 语句时,不会直接去数据库查询。
而是会先在数据库的高速缓存中去查找,是否存在相同语句的执行计划。
如果在数据高速缓存中,则服务器进程就会直接执行这个SQL 语句,省去后续的工作。
所以,采用高速数据缓存的话,可以提高SQL 语句的查询效率。
一方面是从内存中读取数据要比从硬盘中的数据文件中读取数据效率要高,另一方面,也是因为这个语句解析的原因。
不过这里要注意一点,这个数据缓存跟有些客户端软件的数据缓存是两码事。
有些客户端软件为了提高查询效率,会在应用软件的客户端设置数据缓存。
由于这些数据缓存的存在,可以提高客户端应用软件的查询效率。
但是,若其他人在服务器进行了相关的修改,由于应用软件数据缓存的存在,导致修改的数据不能及时反映到客户端上。
从这也可以看出,应用软件的数据缓存跟数据库服务器的高速数据缓存不是一码事。
sql触发器工作原理
sql触发器工作原理SQL触发器是一种在数据库管理系统中用于在特定事件发生时自动执行的程序。
它可以用于监控和响应数据库中的数据变化，从而实现对数据的自动处理。
本文将从工作原理的角度介绍SQL触发器的运行机制。
SQL触发器的工作原理可以简单概括为：当特定的事件发生时，触发器会被激活并执行相应的操作。
这些事件通常包括数据的插入、更新或删除操作。
触发器可以被绑定到表的某个特定操作上，当该操作被执行时，触发器就会被调用。
触发器通常由两个主要组件组成：触发事件和触发操作。
触发事件是指触发器的激活条件，它可以是特定的数据操作，如插入、更新或删除操作。
触发操作是在触发事件发生时触发器要执行的操作，可以是SQL语句、存储过程或其他程序代码。
当满足触发事件的条件时，触发器会被自动调用并执行相应的触发操作。
触发器可以在触发事件发生前（BEFORE）或触发事件发生后（AFTER）执行。
在触发事件发生前执行的触发器可以用于验证数据的有效性或进行数据转换，而在触发事件发生后执行的触发器则可以用于更新相关数据或触发其他操作。
触发器可以通过CREATE TRIGGER语句来创建，并通过DROP TRIGGER语句来删除。
在CREATE TRIGGER语句中，需要指定触发器的名称、表名、触发事件、触发时机以及触发操作。
触发器也可以通过ALTER TRIGGER语句来修改。
触发器可以用于实现多种功能，例如数据完整性约束、数据变化日志、数据同步等。
通过触发器，可以在不修改应用程序代码的情况下，在数据发生变化时自动执行相应的处理操作，提高了数据库的灵活性和可维护性。
然而，触发器的使用也需要注意一些问题。
首先，过多或复杂的触发器可能会影响数据库的性能，因此应该合理使用触发器并进行性能优化。
其次，触发器的执行顺序可能会影响结果，特别是在存在多个触发器的情况下，应该注意触发器的顺序。
最后，触发器的使用需要小心处理错误和异常情况，以确保数据的一致性和可靠性。
sql排序原理-概述说明以及解释
sql排序原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述SQL是一种结构化查询语言，被广泛应用于关系型数据库中进行数据操作。
在SQL中，排序是一种常见的操作，它可以按照指定的字段或表达式的值对查询结果进行排序。
排序可以按照升序或降序来进行，以便更方便地查看数据。
在本文中，我们将深入探讨SQL排序的概念、语法和原理。
通过了解SQL排序的原理，我们可以更加灵活地调整查询结果的展示顺序，提高数据的可读性和分析效率。
希望通过本文的介绍，读者可以更好地掌握SQL 排序的操作方法，应用于实际的数据查询和分析中。
1.2 文章结构本文将主要围绕SQL排序的概念、语法和原理展开讨论。
在引言部分，我们将简要概述SQL排序的重要性以及本文的目的。
然后，在正文部分，将首先介绍SQL排序的概念，包括它的定义和作用。
接着，我们会深入探讨SQL排序的语法结构，介绍常用的ORDER BY子句及其使用方法。
最后，我们将详细解析SQL排序的原理，包括如何进行数据排序和优化。
在结论部分，我们将对全文进行总结，讨论SQL排序的应用场景，并展望未来SQL排序技术的发展方向。
通过本文的阐述，读者将能够全面了解SQL 排序的相关知识，并掌握其在实际应用中的技巧和方法。
1.3 目的在本文中，我们的目的是探讨SQL排序的原理，从而帮助读者更加深入地理解SQL查询中排序操作的实现过程。
通过对SQL排序的概念、语法和原理进行详细的解析和讨论，我们旨在帮助读者掌握SQL排序的应用方法和技巧，提高他们在数据库查询和数据分析中的效率和准确性。
通过本文的阐述，读者将能够了解不同排序算法的实现原理，以及如何根据具体的需求选择最适合的排序方法。
同时，我们还将介绍一些优化排序操作的技巧，帮助读者在面对大型数据集和复杂查询时能够提升性能并减少资源消耗。
总的来说，本文的目的是帮助读者深入理解SQL排序的原理与实现方式，从而为他们在日常工作中更好地应用SQL语言提供指导和帮助。
ORACLESQL语句执行流程与顺序原理解析
ORACLESQL语句执行流程与顺序原理解析在ORACLESQL中，执行一个SQL语句的流程和顺序如下：1.语法分析：首先，ORACLE会对SQL语句进行语法分析，检查语法的正确性和完整性。
如果SQL语句存在语法错误，ORACLE会报错并中止执行。
2.词法分析：在语法分析之后，ORACLE会对SQL语句进行词法分析，将语句分解为最小的语义单元，如关键字、表名、列名等。
这些语义单元被存储在内部数据结构中，以供后续处理使用。
3.查询优化：在语法和词法分析之后，ORACLE会进行查询优化，以确定最佳的执行计划。
查询优化是一个复杂的过程，其中包括确定表的访问顺序、连接顺序、选择合适的索引等。
ORACLE会根据统计信息和系统设置来评估每个可能的执行计划，并选择成本最低的执行计划作为最终的执行方案。
4.查询执行：一旦确定了最佳的执行计划，ORACLE就开始执行SQL查询。
查询执行过程通常包括以下步骤：a.打开表：根据执行计划，ORACLE会按照指定的顺序打开需要查询的表。
b.获取数据：ORACLE会根据执行计划从打开的表中获取需要的数据。
这个过程包括索引的查找、数据块的读取等。
c.执行操作：一旦获取到数据，ORACLE会执行SQL语句中指定的操作，如查询、插入、更新等。
这些操作会在内存中进行，直到事务提交或回滚。
d.关闭表：当查询完成后，ORACLE会关闭查询过程中打开的表，释放相关的资源。
5.结果返回：最后，ORACLE将查询的结果返回给客户端。
这些结果可以是查询结果集、插入、更新的行数等。
总结起来，ORACLESQL语句的执行流程可以简单概括为语法分析、词法分析、查询优化、查询执行和结果返回。
这个过程确保了SQL语句的正确性和效率。
mysql sql 语句执行得原理
mysql sql 语句执行得原理MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，它使用SQL（Structured Query Language）语言进行数据操作和查询。
当你执行一个MySQL SQL 语句时，以下是一般的原理：1、语法解析和预处理：MySQL首先会对SQL语句进行语法解析和预处理。
这个过程中，MySQL会检查语句的语法是否正确，并可能对语句进行一些优化。
如果语句中有错误，MySQL将返回一个错误消息。
2、查询优化：在预处理之后，MySQL会对查询进行优化。
优化器会根据查询语句和相关数据，尝试找出最有效的执行计划。
优化器会考虑各种因素，例如表的大小、索引的使用、查询中的过滤条件等，以确定最佳的执行策略。
3、执行计划：一旦确定了执行计划，MySQL将开始执行。
它按照优化后的计划逐一执行查询中的各个步骤。
4、检索数据：在执行过程中，MySQL需要从数据库中检索数据。
这涉及到与存储引擎的交互。
存储引擎负责在磁盘上存储和检索数据。
MySQL使用了多种存储引擎，例如InnoDB、MyISAM等，每种存储引擎都有自己的特点和优缺点。
5、返回结果：最后，MySQL将执行结果返回给客户端。
如果查询涉及到多张表或复杂的计算，可能需要较长的执行时间。
否则，查询结果可能很快就会返回。
需要注意的是，以上是MySQL执行SQL语句的一般原理。
具体的执行细节可能会因不同的情况而有所差异，例如查询中的特定条件、索引的使用、存储引擎的配置等都会影响执行效率。
此外，还有一些高级技术可以优化SQL查询，例如分区、分片、复制等，这些技术可以进一步提高数据库的性能和可扩展性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
SQL语句的执行原理分析及where 查询条件决定SQL效率
原理：
第一步：客户端把查询SQL语句发给服务器端执行。
我们在数据层执行SQL语句时，应用程序会连接到相应的数据库服务器，把SQL语句发送给服务器处理。
第二步：服务器解析请求的SQL语句。
1:SQL计划缓存，经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实，往往一个查询语句在第一次运行的时候需要执行特别长的时间，但是如果你马上或者在一定时间内运行同样的语句，会在很短的时间内返回查询结果。
原因:
1):服务器在接收到查询请求后，并不会马上去数据库查询，而是在数据库中的计划缓存中找是否有相对应的执行计划，如果存在，就直接调用已经编译好的执行计划，节省了执行计划的编译时间。
2):如果所查询的行已经存在于数据缓冲存储区中，就不用查询物理文件了，而是从缓存中取数据，这样从内存中取数据就会比从硬盘上读取数据快很多，提高了查询效率.数据缓冲存储区会在后面提到。
2:如果在SQL计划缓存中没有对应的执行计划，服务器首先会对用户请求的SQL语句进行语法效验，如果有语法错误，服务器会结束查询操作，并用返回相应的错误信息给调用它的应用程序。
注意:此时返回的错误信息中，只会包含基本的语法错误信息，例如select 写成selec等，错误信息中如果包含一列表中本没有的列，此时服务器是不会检查出来的，因为只是语法验证，语义是否正确放在下一步进行。
3:语法符合后，就开始验证它的语义是否正确，例如，表名，列名，存储过程等等数据库对象是否真正存在，如果发现有不存在的，就会报错给应用程序，同时结束查询。
4:接下来就是获得对象的解析锁，我们在查询一个表时，首先服务器会对这个对象加锁，这是为了保证数据的统一性，如果不加锁，此时有数据插入，但因为没有加锁的原因，查询已经将这条记录读入，而有的插入会因为事务的失败会回滚，就会形成脏读的现象。
5:接下来就是对数据库用户权限的验证，SQL语句语法，语义都正确，此时并不一定能够得到查询结果，如果数据库用户没有相应的访问权限，服务器会报出权限不足的错误给应用程序，在稍大的项目中，往往一个项目里面会包含好几个数据库连接串，这些数据库用户具有不同的权限，有的是只读权限，有的是只写权限，有的是可读可写，根据不同的操作选取不同的用户来执行，稍微不注意，无论你的SQL语句写的多么完善，完美无缺都没用。
6:解析的最后一步，就是确定最终的执行计划。
当语法，语义，权限都验证后，服务器并不会马上给你返回结果，而是会针对你的SQL进行优化，选择不同的查询算法以最高效的形式返回给应用程序。
例如在做表联合查询时，服务器会根据开销成本来最终决定采用hash join，merge join ，还是loop join，采用哪一个索引会更高效等等，不过它的自动化优化是有限的，要想写出高效的查询SQL还是要优化自己的SQL查询语句。
当确定好执行计划后，就会把这个执行计划保存到SQL计划缓存中，下次在有相同的执行请求时，就直接从计划缓存中取，避免重新编译执行计划。
第三步：语句执行。
服务器对SQL语句解析完成后，服务器才会知道这条语句到底表态了什么意思，接下来才会真正的执行SQL语句。
此时分两种情况:
1):如果查询语句所包含的数据行已经读取到数据缓冲存储区的话，服务器会直接从数据缓冲存储区中读取数据返回给应用程序，避免了从物理文件中读取，提高查询速度。
2):如果数据行没有在数据缓冲存储区中，则会从物理文件中读取记录返回给应用程序，同时把数据行写入数据缓冲存储区中，供下次使用。
说明:SQL执行完后会把相关结果放入SQL缓存中去，第二次执行因为有缓存的存在，会特别快速。
执行顺序：
1. FROM 子句返回初始结果集。
2. WHERE 子句排除不满足搜索条件的行。
3. GROUP BY 子句将选定的行收集到GROUP BY 子句中各个唯一值的组中。
4. 选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。
5. 此外，HAVING 子句排除不满足搜索条件的行。
6. 计算所有的表达式；
7. 使用order by对结果集进行排序。
where条件执行原理及效率：
首先要了解Where 条件执行方向是从右向左的（如多条件判断下，会从最后一个条件来判断过滤数据的，依次向前推进判断）。
了解了执行顺序就看下如何写where才能提高SQL性能呢！
1：注意SQL运算符（非、与、或）优先级别，级别越高放最后。
2：在同运算符内字段值数据范围越大的查询字段放最后。
坚持这两点原则理论SQL效率提高25%左右。
下面通过实际运行得到的执行时间：
合理的写法：
SELECT * from dy_infoi where (i.realName='张军' and i.sexId='1') or (i.realName='张军' and i.sexId='2') and (erType='5')
执行时间: 0.047ms
SELECT * from dy_infoi where i.sexId='1' and i.realName='张军'
执行时间: 0.094ms
不合理的写法：
[SQL] SELECT * from dy_infoi where (i.realName='张军' and i.sexId='2') and (erType='5') or (i.realName='张军' and i.sexId='1')
执行时间: 0.172ms
SELECT * from dy_infoi where i.realName='张军' and i.sexId='1'
执行时间: 0.140ms
其实在执行SQL的时候数据表数据量10000以下的话你有可能感觉不出效率的问题，但对于大数据量表时这方面还是比较重要的，所以因情况而定提倡合理的书写SQL方法。