1 概述

2 执行原理

1. 第一步：'客户端' 把语句发给 '服务器端' 执行（'用户进程' -> '服务器进程'）
	(1) Oracle '客户端'(如：pl/sql Developer, sql*plus) 是不会做任何操作的，
	    它的主要任务就是把 '客户端' 产生的 sql 语句发送给 '服务器端'
	(2) Oracle '服务器端' 才会对 sql 语句进行处理
	(3) '客户端' 的进程跟 '服务器端' 的进程是 "一一对应" 的
2. 第二步：语句解析
	(1) 查询 '库缓存（librart cache）'，是否存在 '相同语句的执行计划',
		如果存在，服务器进程会 "直接执行（直接到第三步）" 这个 sql 语句（'软解析'），省略后续步骤，提高查询效率
		如果不存在，服务器进程会从硬盘中读取 '数据文件'（'硬解析'），继续后续步骤
	(2) '语法检查'：是否合乎语法规则
	(3) '语义检查'：字段、表等内容是否在数据库中
	(4) 获得 '对象解析锁'：当 语法、语义都正确后，系统会对我们需要查询的对象加锁。
	    这主要是为了保证数据的一致性（'事务特性之一'），防止我们在查询过程中，其他
	    用户对该对象的结构发生改变
	(5) '权限检查'：该用户是否拥有权限访问这些数据
	(6) 确定 '最佳执行计划'：Oracle 数据库对 SQL 语句自我优化
3. 第三步：语句执行
	对于 select：首先 '服务器进程' 要判断所需数据是否在 '库缓存（librart cache）'
	    如果存在，则直接获取该数据而不是从 '数据库文件' 中去查询数据，
	 同时，根据 LRU（Least Recently Used 最近最少使用）算法增加其访问次数
	 	如果不存在，则 '服务器进程' 将从 '数据库文件' 中查询相关数据，
	 并且，将这些数据放入到 '库缓存（librart cache）' 中
	对于 update、insert、delete：
	(1) 检查 sql 是否已经读取到 '库缓存（librart cache）'
	    如果已存在，则直接执行步骤 3
	(2) 如果不存在，则 '服务器进程' 将 '数据块' 从 '数据文件' 读取到 '库缓存'
	(3) 对想要修改的表取得数据的行锁定（Row Exclusive Lock）
	(4) 将数据的 Redo 记录复制到 '重做日志缓冲区 Redo Log Buffer'
	(5) 产生修改的 undo 数据
	(6) 修改 '库缓存（librart cache）'
	(7) 后台进程 dbwr 将修改写入 '数据文件'

4. 第四步：提取数据

可用到的相关视图：

select * from v$session t;
select * from v$sql t;

 

3 执行顺序

3.1 语法顺序

sql 查询大致语法结构如下：

(5) SELECT DISTINCT <..>
(1)   FROM <..> JOIN <..> ON <..>
(2)  WHERE <..>
(3)  GROUP BY <..>
(4) HAVING <..>
(6)  ORDER BY <..>

 

sql 语法处理的顺序如下：

1. FROM -- 首位，sql入口
2. ON
3. JOIN
4. WHERE
5. GROUP BY
6. HAVING 
7. SELECT
8. DISTINCT
9. ORDER BY

 

3.2 整体：从内到外，从下到上，从右到左

• 实际开发中， sql 语句一般都挺复杂的，它们之前的执行顺序除了 上述语法顺序外 ，还有一个整体的顺序，如 标题，这点，可通过 F5（执行计划） 进行查看。

验证：从内到外（子查询优先）：

验证：从下到上，从右到左：

SQL语句执行顺序

为什么要了解SQL?

1. Ans1: 动态网页靠的是什么, 是数据库中的数据啊. 只有精通数据库才有可能称为开发大佬.
2. Ans2: SQL就是操作数据库的标准语句, 所以玩转SQL是重要的前提. 别说啦, 赶紧把下面的内容拿走.

SQL执行说明

1. 首先摘抄一段特别经典的SQL语句.

   (1) SELECT (2)DISTINCT<select_list>
   (3) FROM <left_table>
   (4) <join type> JOIN <right_table>
   (5)         ON <join_condition>
   (6) WHERE <where_condition>
   (7) GROUP BY <group_by_list>
   (8) WITH {CUBE|ROLLUP}
   (9) HAVING <having_condition>
   (10) ORDER BY <order_by_condition>
   (11) LIMIT <limit_number>
   

2. 执行顺序分析,排序靠前的最先执行 :

   1. FROM : 首先左边的表<left_table>和右边的表<right_table>先进行笛卡尔运算 .举个栗子:<left_table>中有m条记录,<right_table>中有n条记录,那么会产生一个m*n个的虚拟表VT1(virtual table);
   2. ON : 符合连接条件<join_condition>的记录会被保留下来,我们暂且称之为VT2;
   3. JOIN : 如果指定了连接类型(左连接,右连接),那么保留表中未匹配的记录作为外部行添加到虚拟表VT2,形成VT3;
   4. WHERE : 对虚拟表VT3进行条件过滤,记录满足条件<where_condition>才会执行下一步,此时的虚拟表称它为VT4;
   5. GROUP BY : 对VT4按照GROUP BY的列进行分组,形成VT5;
   6. WITH : 对VT5进行CUBE或ROLLUP操作，产生表VT6;
   7. HAVING : 对虚拟表VT6应用HAVING过滤器，只有符合<having_condition>的记录才会被插入到VT7;
   8. SELECT : 执行SELECT操作,选择指定的列,形成VT8;
   9. DISTINCT: 去除重复，产生虚拟表VT9;
   10. ORDER BY: 将虚拟表VT9中的记录按照排序字段<order_by_list>进行排序操作，产生虚拟表VT10;
   11. LIMIT: 取出指定行的记录，产生虚拟表VT11，并返回给查询用户.

3. 补充 :

   1. 如果查询表的数量超过两个,那么可以把得到的VT3表当成已知表和下一个表重复步骤1-3,最后形成一个新的NVT3,接着进行操作;
   2. WITH : 中{CUBE|ROLLUP} : 通常和group by 语句一起使用，是根据维度在分组的结果集中进行聚合操作。——对group by的分组进行汇总。其和Order By互斥.