SQL语句在数据库中是怎样执行的(sql怎么执行语句)

SQL语句在数据库中是怎样执行的(sql怎么执行语句),第1张

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

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。原因是:

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。

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。

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 *** 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。

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。

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。

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 *** 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。

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hashjoin,mergejoin,还是loopjoin,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:

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。

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缓存分好几种,这里有兴趣的朋友可以去搜索一下。有时因为缓存的存在,使得我们很难马上看出优化的结果,因为第二次执行因为有缓存的存在,会特别快速,所以一般都是先消除缓存,然后比较优化前后的性能表现,这里有几个常用的方法:

1DBCC

2从缓冲池中删除所有清除缓冲区。

3DBCC

4从过程缓存中删除所有元素。

5DBCC

6从所有缓存中释放所有未使用的缓存条目。

SQLServer2005数据库引擎会事先在后台清理未使用的缓存条目,以使内存可用于当前条目。但是,可以使用此命令从所有缓存中手动删除未使用的条目。

这只能基本消除SQL缓存的影响,目前好像没有完全消除缓存的方案,如果大家有,请指教。

执行顺序:

FROM子句返回初始结果集。

WHERE子句排除不满足搜索条件的行。

GROUPBY子句将选定的行收集到GROUPBY子句中各个唯一值的组中。

选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。

此外,HAVING子句排除不满足搜索条件的行。

计算所有的表达式;

使用orderby对结果集进行排序。

查找你要搜索的字段。

body{

line-height:200%;

}

如何优化MySQL数据库

当MySQL数据库邂逅优化,它有好几个意思,今天我们所指的是性能优化。

我们究竟该如何对MySQL数据库进行优化呢?下面我就从MySQL对硬件的选择、Mysql的安装、myf的优化、MySQL如何进行架构设计及数据切分等方面来说明这个问题。

1服务器物理硬件的优化

1)磁盘(I/O),MySQL每一秒钟都在进行大量、复杂的查询 *** 作,对磁盘的读写量可想而知,所以推荐使用RAID10磁盘阵列,如果资金允许,可以选择固态硬盘做RAID10;

2)cpu对Mysql的影响也是不容忽视的,建议选择运算能力强悍的CPU。

2MySQL应该采用编译安装的方式

MySQL数据库的线上环境安装,我建议采取编译安装,这样性能会较大的提升。

3MySQL配置文件的优化

1)skip

-name

-resolve,禁止MySQL对外部连接进行DNS解析,使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间;

2)back_log

=

384,back_log指出在MySQL暂时停止响应新请求之前,短时间内的多少个请求可以被存在堆栈中,对于Linux系统而言,推荐设置小于512的整数。

3)如果key_reads太大,则应该把myf中key_buffer_size变大,保持key_reads/key_read_requests至少在1/100以上,越小越好。

4MySQL上线后根据status状态进行适当优化

1)打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响,如果你的MySQL是主-从结构,可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志,这样既可以监控慢查询,对系统性能影响也会很小。

2)MySQL服务器过去的最大连接数是245,没有达到服务器连接数的上限256,应该不会出现1040错误。比较理想的设置是:Max_used_connections/max_connections

100%

=85%

5MySQL数据库的可扩展架构方案

1)MySQL

cluster,其特点为可用性非常高,性能非常好,但它的维护非常复杂,存在部分Bug;

2)DRBD磁盘网络镜像方案,其特点为软件功能强大,数据可在底层块设备级别跨物理主机镜像,且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。

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