Oraclesql语句执行顺序

Oraclesql语句执⾏顺序
sql语法的分析是从右到左
⼀、sql语句的执⾏步骤：
1）词法分析，词法分析阶段是编译过程的第⼀个阶段。

这个阶段的任务是从左到右⼀个字符⼀个字符地读⼊源程序，即对构成源程序的字符流进⾏扫描然后根据构词规则识别单词(也称单词符号或符号)。

词法分析程序实现这个任务。

词法分析程序可以使⽤lex等⼯具⾃动⽣成。

2）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。

3）语义分析，检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在，且⽤户有相应的权限。

4）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。

5）表达式转换，将复杂的 SQL 表达式转换为较简单的等效连接表达式。

6）选择优化器，不同的优化器⼀般产⽣不同的“执⾏计划”
7）选择连接⽅式， ORACLE 有三种连接⽅式，对多表连接 ORACLE 可选择适当的连接⽅式。

8）选择连接顺序，对多表连接 ORACLE 选择哪⼀对表先连接，选择这两表中哪个表做为源数据表。

9）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，如是选⽤全表搜索还是利⽤索引或是其他的⽅式。

10）运⾏“执⾏计划”
⼆、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，可以被所有的数据库⽤户共享。

当你执⾏⼀个SQL语句(有时被称为⼀个游标)时，如果它和之前的执⾏过的语句完全相同，ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执⾏路径.。

这个功能⼤⼤地提⾼了SQL的执⾏性能并节省了内存的使⽤。

三、oracle 语句提⾼查询效率的⽅法：
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中可以⼏乎将所有的IN操作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，然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，并将获得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 只会在检索出所有记录之后才对结果集进⾏过滤。

这个处理需要排序，总计等操作。

如果能通过WHERE⼦句限制记录的数⽬，那就能减少这⽅⾯的开销。

四、SQL Select语句完整的执⾏顺序：
1、from⼦句组装来⾃不同数据源的数据；
2、where⼦句基于指定的条件对记录⾏进⾏筛选；
3、group by⼦句将数据划分为多个分组；
4、使⽤聚集函数进⾏计算；
5、使⽤having⼦句筛选分组；
6、计算所有的表达式；
7、select 的字段；
8、使⽤order by对结果集进⾏排序。

SQL语⾔不同于其他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>
以上每个步骤都会产⽣⼀个虚拟表，该虚拟表被⽤作下⼀个步骤的输⼊。

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。

如果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：
1、 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。

2、 ON：对VT1应⽤ON筛选器，只有那些使为真才被插⼊到TV2。

3、 OUTER (JOIN):如果指定了OUTER JOIN(相对于CROSS JOIN或INNER JOIN)，保留表中未找到匹配的⾏将作为外部⾏添加到VT2，⽣成TV3。

如果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，直到处理完所有的表位置。

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

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

6、 CUTE|ROLLUP：把超组插⼊VT5，⽣成VT6。

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

8、 SELECT：处理SELECT列表，产⽣VT8。

9、 DISTINCT：将重复的⾏从VT8中删除，产品VT9。

10、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)。

11、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语句执⾏过程中,Oracle内部解析原理如下:
1、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（如下图），这过程会花⽐较长的时间，因为它要分析语句的语法与语义。

然后获得最优化后的执⾏计划（sql plan），并在内存中分配⼀定的空间保存该语句与对应的执⾏计划等信息。

2、当⽤户第⼆次请求或多次请求时，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，然后执⾏）,从⽽减少数据库的分析时间。

注意的是：Oracle中只能完全相同的语句，包⼤⼩写、空格、换⾏都要求⼀样时，才会重复使⽤以前的分析结果与执⾏计划。

分析过程如下图：
对于⼤量的、频繁访问的SQL语句，如果不采⽤Bind 变量的⽅式，哪Oracle会花费⼤量的Shared latch与CPU在做Hard parse处理，所以，要尽量提⾼语句的重⽤率，减少语句的分析时间，通过了解Oracle SQL语句的分析过程可以明⽩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)操作时，尽量⽤占位符（？）
ORACLE sql 的处理过程⼤致如下：
1.运⽤HASH算法，得到⼀个HASH值，这个值可以通过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，如果存在，则⽆需硬解析，进⾏软解析
3.如果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.如果没有语法错误，就进⾏语义检查，检查该SQL引⽤的对象是否存在，该⽤户是否具有访问该对象的权限
5.如果没有语义错误，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，运⾏该代码并且返回结果给⽤户
硬解析和软解析都在第5步进⾏
硬解析通常是昂贵的操作，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，由于发现library cache中有相同的HASH值，这个时候不会硬解析，⽽会软解析，
那么软解析究竟是⼲了什么呢?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的操作，直接利⽤⽣成的执⾏计划运⾏该SQL语句。

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

2.释放library pool cache,获得shared pool latch,查找并锁定⾃由空间(在bucket 中查找chunk)。

如果找不到，报ORA-04031错误。

3.释放shared pool latch,重新获得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可以理解为硬/软解析的时候发⽣的，因为解析的时候会搜索library cache，所以会产⽣library cache latch
Library cache pin 是在执⾏的阶段发⽣的。