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一、sql语句的执行步骤：

1）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。

2）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。

3）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。

4）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。

5）选择优化器，不同的优化器一般产生不同的“执行计划”

6）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。

7）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。

8）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。

9）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)  

2  (1)  FROM  

3  (3) JOIN  

4  (2) ON  

5  (4) WHERE  

6  (5) GROUP BY  

7  (6) WITH {CUBE | ROLLUP} 

8  (7) HAVING  

9 (10) ORDER BY

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。

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。