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：

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。

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。
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。
权限检查：看用户是否具备访问该数据的权限。
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。
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。
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;

SQL

你也可以使用绑定变量，如：

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

SQL

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：

你能看到MySQL由三层组成：

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；
SQL层：对SQL语句进行查询处理；
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：

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。
解析器：在解析器中对SQL语句进行语法分析、语义分析。
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。
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：

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。
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。
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。
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。
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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