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。
详细分析SQL语句逻辑执行过程和相关语法
详细分析SQL语句逻辑执⾏过程和相关语法1.1 SQL语句的逻辑处理顺序SQL语句的逻辑处理顺序，指的是SQL语句按照⼀定的规则，⼀整条语句应该如何执⾏，每⼀个关键字、⼦句部分在什么时刻执⾏。
除了逻辑顺序，还有物理执⾏顺序。
物理顺序是SQL语句真正被执⾏时的顺序(执⾏计划)，它是由各数据库系统的关系引擎中的语句分析器、优化器等等组件经过⼤量计算、分析决定的。
很多时候因为优化的关系，使得语句最终的物理执⾏顺序和逻辑顺序不同。
按照逻辑顺序，有些应该先执⾏的过程，可能优化器会指定它后执⾏。
但不管是逻辑顺序还是物理顺序，设计了⼀条SQL语句，语句最后返回的结果不会也不能因为物理顺序改变了逻辑顺序⽽改变。
其实，逻辑顺序只是为我们编写、理解SQL语句提供些帮助，除此之外，它毫⽆⽤处。
⽽且，是不是真的存在⼀条严格且完整的执⾏顺序规则都是不确定的事情。
虽然某些书上、⽹上给出了⼀些顺序(我个⼈所知道的⽐较权威的，是SQL Server的"圣书"技术内幕⾥介绍过)，但在任何⼀种数据库系统的官⽅⼿册上都没有关于这⽅⾯的介绍⽂档。
SQL Server和Oracle在语句的逻辑处理顺序上是⼀致的，在这⽅⾯，它们严格遵守了标准SQL的要求，任何⼀个步骤都遵循了关系型数据库的范式要求。
因为遵循了⼀些范式要求，导致标准SQL不允许使⽤某些语法。
但是MySQL、MariaDB和它们⼩有不同，它们对标准SQL进⾏扩展，标准SQL中不允许使⽤的语法，在MySQL、MariaDB中可能可以使⽤，但很多时候这会违反关系模型的范式要求。
虽然本⽂的最初⽬的是介绍MariaDB/MySQL语句的逻辑处理顺序，但在篇幅上对标准SQL介绍的更多，因为它们符合规范。
理解这些规范，实际上是在理解关系模型和集合模型。
本⽂也在多处通过这两个模型来分析为什么标准SQL不允许某些语法，以及为什么MySQL可以⽀持这些"不标准"的语法。
简述一下动态sql的执行原理
简述一下动态sql的执行原理动态 SQL 是 MyBatis 提供的一种功能，允许在 XML 映射文件中使用动态 SQL 元素，根据不同条件动态构建 SQL 语句。
动态 SQL 的执行原理可以简要概括如下：1. 解析 XML 映射文件：• MyBatis 在启动时解析 XML 映射文件，包括其中的动态 SQL 元素（如 <if>、<choose>、<foreach> 等）。
•动态 SQL 元素被解析为相应的数据结构，如 SqlNode。
2. 构建 SQL 语句：•在执行SQL 语句前，MyBatis 根据动态SQL 元素中的逻辑判断，决定是否包含或排除某些 SQL 片段。
•动态 SQL 元素中的条件判断会根据运行时的参数进行动态计算。
3. 组装 SQL 语句：•根据动态构建的 SQL 片段，MyBatis 组装最终的 SQL 语句。
•这个组装过程可能会包含条件判断、循环拼接等动态逻辑。
4. 创建 SqlSource：• MyBatis 根据组装得到的 SQL 语句以及参数映射信息，创建一个 SqlSource 对象。
• SqlSource 包含了最终的 SQL 语句以及参数映射。
5. 创建 MappedStatement：• MyBatis 使用 SqlSource 创建一个 MappedStatement 对象，它包含了 SQL 语句的信息，如 ID、参数映射、结果映射等。
• MappedStatement 是MyBatis 中表示一条SQL 语句的重要数据结构。
6. 执行 SQL：•在运行时，当调用相应的 Mapper 接口方法时，MyBatis 根据MappedStatement 获取 SQL 语句并执行。
•动态 SQL 的条件判断和逻辑将在运行时进行计算，根据实际参数值动态构建 SQL 语句。
动态SQL 的执行原理允许根据不同的条件生成不同的SQL 语句，从而实现更加灵活的数据库操作。
text2sql原理
Text2SQL是一种自然语言生成技术，它的原理是将自然语言文本转换为SQL查询语句。
具体来说，Text2SQL技术可以将自然语言查询语句转换为SQL查询语句，使得用户可以使用自然语言与数据库交互，而不需要编写复杂的SQL查询语句。
Text2SQL的实现原理主要包括以下几个步骤：
1. 自然语言理解：首先，Text2SQL系统需要对用户的自然语言查询语句进行理解，包括查询意图、查询对象、查询条件等信息。
这一步通常需要使用自然语言处理技术，如分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等，来提取查询语句中的关键信息。
2. 数据库查询生成：基于自然语言理解的结果，Text2SQL系统需要生成相应的SQL查询语句。
这一步通常需要使用SQL查询生成算法，根据查询意图和查询对象，生成相应的SELECT、FROM、WHERE等SQL语句，以及适当的JOIN、GROUP BY、ORDER BY等语句，以满足查询需求。
3. 数据库查询执行：生成的SQL查询语句需要与数据库进行交互，执行查询操作并获取查询结果。
这一步需要使用数据库连接器和数据库操作库，将生成的SQL查询语句发送给数据库，并获取数据库响应结果。
4. 结果展示：最后，Text2SQL系统需要将查询结果以可读的方式展示给用户，通常可以使用自然语言生成技术将查询结果转换为自然语言文本，或者直接展示SQL查询结果。
总之，Text2SQL技术通过将自然语言查询转换为SQL查询，使得用户可以更加便捷地与数据库进行交互，提高了数据查询和处理的效率和便利性。
sql解析原理
sql解析原理SQL解析是数据库系统中非常重要的一个过程，它负责将用户输入的SQL语句转化为数据库可以理解和执行的内部表示形式。
在本文中，我们将探讨SQL解析的基本原理及其重要性。
一、SQL解析的定义与作用SQL解析是将用户输入的SQL语句分析和转化为数据库可以识别的内部表示形式的过程。
它主要包括语法分析和语义分析两个阶段。
语法分析用于确认SQL语句是否符合语法规则，而语义分析则涉及到对SQL语句中的表、字段等对象进行解析和验证。
SQL解析的作用是将用户输入的SQL语句转化为数据库内部可以处理的形式。
它使得数据库可以理解用户的查询意图，并通过内部优化和执行来实现对数据库的访问和操作，从而提供准确和高效的查询结果。
二、SQL解析的基本原理SQL解析的基本原理是通过解析器对SQL语句进行扫描和解析。
其具体过程如下：1. 词法分析：SQL语句首先被传递给词法分析器，该分析器将SQL 语句拆分为一个个的词法单元，如关键字、表名、字段名等。
词法分析的输出是一个个的标记(token)。
2. 语法分析：词法分析后，SQL语句被传递给语法分析器。
语法分析器根据预先定义的语法规则对输入的标记进行语法分析，构建一颗语法树。
语法树包括了SQL语句的各个成分以及它们之间的关系。
3. 语义分析：在语法分析的基础上，进行语义分析。
语义分析主要是对SQL语句中的对象进行解析和验证。
这包括对表、字段的存在性、权限、数据类型等的检查，确保SQL语句的正确性和安全性。
4. 内部表示：最后，将解析的结果转化为数据库内部可以处理的形式。
一般情况下，解析结果以一种数据结构的形式存储，如查询树或其他形式的中间表示。
三、SQL解析的重要性SQL解析是数据库系统中执行查询的关键一环，它直接影响到数据库的性能和安全性。
1. 性能优化：SQL解析的结果将被用于查询优化器，优化器根据解析结果选择最优的执行计划。
准确的解析可以保证优化器选择到最好的执行计划，从而提高查询性能。
编译原理实践第7次课 (sql查询语句解析)
编译原理实践第7次课(sql查询语句解析)摘要：1.编译原理实践第7次课概述2.SQL查询语句基本概念与结构3.SQL查询语句的解析方法4.实践过程中遇到的问题与解决方案5.总结与展望正文：【1】编译原理实践第7次课概述在编译原理实践课程的第七次课中，我们重点学习了SQL查询语句的解析。
SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是一种广泛应用于数据库管理系统中的查询语言，掌握SQL查询语句的编写与解析对于学习编译原理以及实际应用具有重要意义。
【2】SQL查询语句基本概念与结构SQL查询语句主要由以下几部分组成：1. SELECT：表示查询的关键字。
2.列名：指定查询的列名。
3.FROM：指定查询的表名。
4.WHERE：指定查询条件。
一个简单的SQL查询语句示例：```SELECT 列名1, 列名2 FROM 表名WHERE 条件;```【3】SQL查询语句的解析方法SQL查询语句的解析主要分为以下几个步骤：1.词法分析：将SQL查询语句分解为单个单词，如SELECT、FROM等。
2.语法分析：根据语法规则，将单词组合成合法的SQL查询语句。
3.语义分析：检查查询语句中的列名、表名和条件是否合法，以及查询结果是否符合预期。
4.优化：对查询语句进行优化，提高查询效率。
5.执行：根据优化后的查询语句，从数据库中获取数据并返回。
【4】实践过程中遇到的问题与解决方案在实践过程中，我们可能会遇到以下问题：1.列名或表名拼写错误：在编写SQL查询语句时，要注意列名和表名的拼写，避免因为错误拼写导致查询失败。
2.条件不合法：确保查询条件符合SQL语法规则，如使用正确的比较运算符、范围运算符等。
3.缺少关键字：如SELECT、FROM等，导致查询语句不完整。
解决方案：1.仔细检查列名和表名的拼写，对照数据库表结构进行核对。
2.熟悉SQL查询语句的语法规则，确保编写合法的查询条件。
SQL语句执行原理及性能优化
图 １冬 季 工 况 下 迎 面 风 速 的 变 化 与 空 调 热 回 收 效 率 的 关 系 由上 图关 系 曲线可 以看 出 ， 当转 轮 的厚 度 为 ０ ． ０ ５米 曲线 。 时， 在转速小于 ｌ ５时 ， 全 热 回 收 和 显 热 回 收 的 回 收 效 率 随 着转 速 的不 断增 加 而 形 成 较快 的增 长 ， 而在 转 速 大 于 １ ５ 时， 全 热 回收 和 显 热 回 收 的 回 收 效 率 随 着 转 速 的 增 加 趋 势 空 调 比较 缓 慢 ， 而且全 热 回收 和显 热 回收 的 热 回收 效率 呈现 出 热 ｌ 川 了基 本 相 同 的 变 化 趋 势 。
程 序 因 处 理 的 数 据 量 过 大而 造 成 机 器死 机 的情 况 时 有 发 生 。 因 此 ， 如何 有 效地提 高 Ｓ ＱＬ语 句 的 执 行 效 率 ， 优化 Ｓ ＱＬ语 句 的性 能， 越 来越 成 为 开 发 人 员 关 心 的 重要 课 题 。
关键 词 ： Ｓ ＱＬ； 执 行原理 ； 性 能优 化 中图分类号 ： ＴＢ 文献 标 识 码 ： Ａ 文章编 号 ： １ ６ ７ ２ — ３ １ ９ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ — ０ １ ８ ６ ． ０ ２
收 效
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（ ％）
３ 结 语
随 着 目前 全 世 界 范 围 内 的 能 源 形 势 的 不 断 紧 张 ， 进 行 空 调 系 统 热 回收 的 开 发 和 研 究 以 及 空 调 热 回 收 技 术 的 应 用 研 究 是 非 常 的有 必 要 的 ， 其本 质是 废气 的利 用 ， 这 是 进 行 建 筑物 节能的重要 手段 和有 效措 施 ， 对 于 我 国 能 源 供 应 压 力 的减 小 以 及 能 源 的 充 分 利 用 和 节 约 具 有 重 要 意 义 。 本 文 首 先 对 于 空 调 热 回 收 系 统 以 及 空 调 系 统 的 热 回 收 节 能 做 了 详 细 的 阐述 ， 在此基础上 ， 着 重 讨 论 了 空 调 热 回 收 系 统 节 能 中 热 回 收 效 率 的影 响 因 素 ， 主 要 包 括 空 调 回 风 量 和 风 管 漏 风 对 热 回收 效 率 的 影 响 、 建 筑 物 维 护 结 构 的 密 封 性 对 热 回 收 效 率 的影 响 以 及 空 调 热 回 收装 置 本 身 对 空 调 热 回 收 的影 响 三个方 面， 通过对这些 因素的分 析研 究 ， 有 助 于 在 提 高 空 调 系统热 回收效率 的同 时， 实 现 空 调 热 回 收 系 统 的 科 学 合 理 配置 ， 对于实际工程 中空调热 回收装 置 的选用 、 空 调 热 回 收 效 果 的完 善 具 有 重 要 意 义 。
sql工作原理
sql工作原理
SQL（结构化查询语言）是一种用于访问和管理关系数据库系统的标准编程语言。
它的工作原理可以简单地概括为以下几个步骤：
1. 连接数据库：首先，需要连接到数据库服务器，这可以通过在应用程序中指定连接字符串来完成。
连接字符串包含了数据库服务器的地址、端口、用户名和密码等信息。
2. 发送SQL语句：一旦与数据库服务器建立连接，应用程序
就可以向数据库服务器发送SQL语句。
SQL语句可以分为几类，包括查询语句（SELECT）、插入语句（INSERT）、更
新语句（UPDATE）和删除语句（DELETE）等。
3. 解析和优化：数据库服务器会对接收到的SQL语句进行解
析和优化，以确定如何执行该语句以获得最佳性能。
这个过程包括语法分析、语义分析和生成执行计划等操作。
4. 数据处理：一旦确定了执行计划，数据库服务器就会执行SQL语句，并根据语句的类型和条件从数据库中读取、插入、更新或删除数据。
在这个过程中，数据库服务器会根据需要进行数据的索引、排序、聚合等操作。
5. 返回结果：数据库服务器执行完SQL语句后，将结果返回
给应用程序。
结果可以是查询结果集、操作影响的行数或执行状态等信息。
应用程序可以根据需要对返回的结果进行处理和展示。
总体来说，SQL的工作原理是通过与数据库服务器建立连接，将SQL语句发送给数据库服务器进行解析和优化，然后执行SQL语句，最后将结果返回给应用程序。
这使得应用程序能
够方便地与数据库进行交互，并进行数据的增删改查操作。
mybatis动态sql的原理
mybatis动态sql的原理
MyBatis 的动态 SQL 是通过 XML 配置文件或注解的方式实现的，它的主要原理如下：
1. 解析 SQL 配置文件：MyBatis 首先会解析 XML 配置文件，将其中定义的 SQL 语句和参数信息解析出来。
2. 根据参数生成 SQL：使用解析得到的 SQL 语句模板和参数信息，MyBatis 会根据参数的值动态生成最终的 SQL 语句。
在生成 SQL 过程中，MyBatis 会根据不同的情况判断使用哪些语句片段和条件。
3. 执行 SQL：MyBatis 将生成的 SQL 语句交给数据库进行执行，并获取执行结果。
4. 将结果映射到 Java 对象：MyBatis 通过配置文件或注解中定义的映射关系，将查询结果映射到相应的 Java 对象中，便于后续的数据操作和处理。
动态 SQL 的原理主要是通过在 SQL 配置文件中定义逻辑判断和循环等语句片段，结合参数值进行条件判断和 SQL 拼接，从而生成最终的 SQL 语句。
这样可以根据不同的条件动态调整 SQL 语句，实现灵活的查询和更新操作。
同时，MyBatis 还提供了 OGNL 表达式语言的支持，使得在 SQL 配置文件中可以通过表达式对参数进行进一步的处理和计算。
sql解析器原理
sql解析器原理SQL解析器原理一、概述在关系型数据库中，SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作数据库的标准语言。
SQL解析器是将SQL语句解析为数据库可以理解的内部数据结构的关键组件。
它负责将SQL语句转换为数据库引擎可以执行的语法树或查询计划。
二、SQL解析器的工作流程1. 词法分析SQL解析器首先对SQL语句进行词法分析，将其拆分为一个个的标记（tokens），如关键字、标识符、运算符等。
词法分析器会忽略空格和换行符等无关字符。
2. 语法分析接下来，解析器会根据SQL语句的语法规则，进行语法分析。
语法分析器会根据词法分析得到的标记构建语法树。
它会检查语法的正确性，并确定SQL语句的结构和关系。
3. 语义分析语法分析后，解析器会进行语义分析。
语义分析器会进一步验证SQL语句的正确性，并执行一些语义相关的操作。
例如，检查表和列是否存在、检查数据类型是否匹配、检查权限等。
4. 优化器在解析器的工作流程中，优化器是一个非常重要的环节。
优化器会对解析后的SQL语句进行优化，以提高查询性能。
优化器会根据数据库的统计信息和查询的复杂度，选择最优的查询计划。
5. 执行计划生成解析器会根据优化器生成的最优查询计划，将SQL语句转换为数据库引擎可以执行的指令。
这些指令包括对表的扫描、索引的使用、连接操作、聚合操作等。
三、SQL解析器的技术实现1. 自顶向下的递归下降分析法这是一种常见的解析器实现方法。
它通过定义语法规则和产生式，逐步向下分析输入的标记，并生成语法树。
然后根据语法树进行语义分析和优化。
2. LL(1)分析法LL(1)分析法是一种自上而下的分析方法，也是一种预测分析方法。
它通过预测输入的下一个标记，选择适当的产生式进行分析。
LL(1)分析法通常使用LL表来预测下一个标记，并进行相应的分析。
3. LR分析法LR分析法是一种自底向上的分析方法，也是一种移进-规约分析方法。
数据库SQL语句的执行顺序及每一步的详细解释
数据库SQL语句的执行顺序及每一步的详细解释SQL语句的执行顺序如下：1.从FROM子句中获取数据源。
这可以是一个或多个表、视图或子查询。
2.使用WHERE子句进行筛选。
WHERE子句用于指定要返回的记录的条件。
只有满足条件的记录才会被包含在结果集中。
3.使用GROUPBY子句进行分组。
GROUPBY子句用于根据指定的列进行分组。
它将具有相同值的行分组在一起，并返回每个组的汇总信息。
4.使用HAVING子句筛选分组。
HAVING子句用于筛选分组的结果。
只有满足条件的分组才会被包含在结果集中。
5.使用SELECT子句选择列。
SELECT子句用于指定要包含在结果集中的列。
它可以包含聚合函数、算术运算和列名等。
6.使用ORDERBY子句排序结果。
ORDERBY子句用于根据指定的列对结果集进行排序。
可以按升序或降序排列。
7.使用LIMIT子句限制结果集的大小。
LIMIT子句用于指定要返回的最大行数。
每一步的详细解释如下：1.数据源：从FROM子句中获取数据源，可以是一个或多个表、视图或子查询。
这些数据源是要从中检索数据的对象。
2.筛选条件：使用WHERE子句指定用于筛选记录的条件。
只有满足条件的记录才会被包含在结果集中。
3.分组：使用GROUPBY子句根据指定的列对结果进行分组。
相同值的行会被分组在一起，并返回每个组的汇总信息。
4.分组筛选：使用HAVING子句筛选分组的结果。
只有满足条件的分组才会被包含在结果集中。
5.选择列：使用SELECT子句选择要包含在结果集中的列。
SELECT子句可以包含聚合函数、算术运算、列名等。
6.排序结果：使用ORDERBY子句根据指定的列对结果集进行排序。
可以按升序或降序排列。
7.限制结果集大小：使用LIMIT子句指定要返回的最大行数。
这可以用于限制结果集的大小，从而避免返回过多的数据。
以上是SQL语句的执行顺序和每一步的详细解释。
根据具体的SQL语句，可以根据这个顺序来理解它们的执行过程。
oracle SQL语句执行步骤
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。
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。 下面摘抄 eygle 深入解析 ORACLE 中关于 SQL 执行过程的描述 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。
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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。