後端_數據庫_SQL

SQL基礎語法

概覽

SQL 的兩個標準， SQL92 和 SQL99，分別表明 92 年和 99 年頒佈的 SQL 標準，今天依然遵循這些標準。
按照功能劃分紅如下的 4 個部分：

DDL，英文叫作 Data Definition Language，也就是數據定義語言，它用來定義咱們的數據庫對象，包括數據庫、數據表和列。經過使用 DDL，咱們能夠建立，刪除和修改數據庫和表結構。
DML，英文叫作 Data Manipulation Language，數據操做語言，咱們用它操做和數據庫相關的記錄，好比增長、刪除、修改數據表中的記錄。
DCL，英文叫作 Data Control Language，數據控制語言，咱們用它來定義訪問權限和安全級別。
DQL，英文叫作 Data Query Language，數據查詢語言，咱們用它查詢想要的記錄，它是 SQL 語言的重中之重。

在建立 DBMS 以前：還須要對它進行設計，對於 RDBMS 來講採用的是 ER 圖即實體 - 關係圖的方式進行設計。ER 圖評審經過後，再用 SQL 語句或者可視化管理工具（如 Navicat）建立數據表。
實體 - 關係圖： 用來描述現實世界的概念模型，模型中有 3 個要素：實體、屬性、關係。實體就是咱們要管理的對象，屬性是標識每一個實體的屬性，關係則是對象之間的關係。

DMBS數據庫管理系統

數據庫管理系統：DataBase Management System，簡稱DBMS，實際上它能夠對多個數據庫進行管理，能夠理解爲DBMS = 多個數據庫（DB） + 管理程序。
數據庫：DataBase。數據庫是存儲數據的集合，你能夠把它理解爲多個數據表。
數據庫系統：DataBase System。它是更大的概念，包括了數據庫、數據庫管理系統以及數據庫管理人員DBA。
關係型數據庫 絕對是 DBMS 的主流，其中使用最多的 DBMS 分別是 Oracle、MySQL 和 SQL Server。關係型數據庫創建在關係模型基礎上的數據庫，SQL 就是關係型數據庫的查詢語言。
非關係型數據庫：，NoSQL 泛指，包括鍵值型數據庫、文檔型數據庫、搜索引擎和列存儲,圖形數據庫。

鍵值型數據庫經過 Key-Value 鍵值的方式來存儲數據，其中 Key 和 Value 能夠是簡單的對象，也能夠是複雜的對象。Key 做爲惟一的標識符，優勢是查找速度快，在這方面明顯優於關係型數據庫，同時缺點也很明顯，它沒法像關係型數據庫同樣自由使用條件過濾（好比 WHERE），若是你不知道去哪裏找數據，就要遍歷全部的鍵，這就會消耗大量的計算。鍵值型數據庫典型的使用場景是做爲內容緩存。Redis 是最流行的鍵值型數據庫。
 文檔型數據庫用來管理文檔，在數據庫中文檔做爲處理信息的基本單位，一個文檔就至關於一條記錄，MongoDB 是最流行的文檔型數據庫。
 搜索引擎也是數據庫檢索中的重要應用，常見的全文搜索引擎有 Elasticsearch、Splunk 和 Solr。雖然關係型數據庫採用了索引提高檢索效率，可是針對全文索引效率卻較低。搜索引擎的優點在於採用了全文搜索的技術，核心原理是「倒排索引」。
 列式數據庫是相對於行式存儲的數據庫，Oracle、MySQL、SQL Server 等數據庫都是採用的行式存儲（Row-based），而列式數據庫是將數據按照列存儲到數據庫中，這樣作的好處是能夠大量下降系統的 I/O，適合於分佈式文件系統，不足在於功能相對有限。
 圖形數據庫，利用了圖這種數據結構存儲了實體（對象）之間的關係。最典型的例子就是社交網絡中人與人的關係，數據模型主要是以節點和邊（關係）來實現，特色在於能高效地解決複雜的關係問題。

Oracle 中的 SQL 是如何執行的：

語法檢查：檢查 SQL 拼寫是否正確，若是不正確，Oracle 會報語法錯誤。
語義檢查：檢查 SQL 中的訪問對象是否存在。好比咱們在寫 SELECT 語句的時候，列名寫錯，系統就會提示錯誤。語法檢查和語義檢查的做用是保證 SQL 語句沒有錯誤。
權限檢查：看用戶是否具有訪問該數據的權限。
共享池檢查：共享池（Shared Pool）是一塊內存池，最主要的做用是緩存 SQL 語句和該語句的執行計劃。Oracle 經過檢查共享池是否存在 SQL 語句的執行計劃，來判斷進行軟解析，仍是硬解析。
在共享池中，Oracle 首先對 SQL 語句進行 Hash 運算，而後根據 Hash 值在庫緩存（Library Cache）中查找，若是存在 SQL 語句的執行計劃，就直接拿來執行，直接進入「執行器」的環節，這就是軟解析。
若是沒有找到 SQL 語句和執行計劃，Oracle 就須要建立解析樹進行解析，生成執行計劃，進入「優化器」這個步驟，這就是硬解析。
優化器：優化器中就是要進行硬解析，也就是決定怎麼作，好比建立解析樹，生成執行計劃。
執行器：當有了解析樹和執行計劃以後，就知道了 SQL 該怎麼被執行，這樣就能夠在執行器中執行語句。

軟解析 ：在共享池中，首先對SQL語句進行Hash運算，而後根據Hash值在庫緩存（library cache）中查找，若是存在SQL語句的執行計劃，就直接拿來執行。也就是直接進入到執行器的環節。
共享池 ：Oracle中的術語，包括了庫緩存（library cache），數據字典緩衝區等
硬解析 ：若是沒有找到SQL語句和執行計劃，就須要本身來建立解析樹進行解析，生成執行計劃。對應的是優化器這個步驟。

MySQL 中的 SQL 是如何執行的

首先 MySQL 是典型的 C/S 架構，即 Client/Server 架構，服務器端程序使用的 mysqld。總體的 MySQL 流程以下圖所示：

鏈接層：客戶端和服務器端創建鏈接，客戶端發送 SQL 至服務器端；
SQL 層：對 SQL 語句進行查詢處理；
存儲引擎層：與數據庫文件打交道，負責數據的存儲和讀取。

其中 SQL 層與數據庫文件的存儲方式無關，咱們來看下 SQL 層的結構：

查詢緩存：Server 若是在查詢緩存中發現了這條 SQL 語句，就會直接將結果返回給客戶端；若是沒有，就進入到解析器階段。須要說明的是，由於查詢緩存每每效率不高，因此在 MySQL8.0 以後就拋棄了這個功能。
解析器：在解析器中對 SQL 語句進行語法分析、語義分析。
優化器：在優化器中會肯定 SQL 語句的執行路徑，好比是根據全表檢索，仍是根據索引來檢索等。
執行器：在執行以前須要判斷該用戶是否具有權限，若是具有權限就執行 SQL 查詢並返回結果。在 MySQL8.0 如下的版本，若是設置了查詢緩存，這時會將查詢結果進行緩存。

SQL語句在Oracle和Mysql的運行流程區別

SQL 語句→緩存查詢→解析器→優化器→執行器。
在這一部分中，MySQL 和 Oracle 執行 SQL 的原理是同樣的。與 Oracle 不一樣的是，MySQL 的存儲引擎採用了插件的形式，每一個存儲引擎都面向一種特定的數據庫應用環境。同時開源的 MySQL 還容許開發人員設置本身的存儲引擎，如InnoDB 存儲引擎，MyISAM 存儲引擎，Memory 存儲引擎，NDB 存儲引擎，Archive 存儲引擎。

Oracle 提出了共享池的概念，經過共享池來判斷是進行軟解析，仍是硬解析。而在 MySQL 中，8.0 之後的版本再也不支持查詢緩存，而是直接執行解析器→優化器→執行器的流程，這一點從 MySQL 中的 show profile 裏也能看到。

數據庫的設計在於表的設計，而在 MySQL 中每一個表的設計均可以採用不一樣的存儲引擎，咱們能夠根據實際的數據處理須要來選擇存儲引擎，這也是 MySQL 的強大之處。