SQL：一种熟悉又陌生的编程语言，你了解他吗？

怎么样来理解少做工作呢?比如创建索引往往可以提高访问效率，其原理就是将原来的表扫描转换为索引扫描，通过一个有序的结构，只需要少量的IO访问就可以得到相应的数据，因此效率才比较高。这就可以归纳为少做工作。

怎么样来理解不做工作呢?比如在系统设计中常见的缓存设计，很多是将原来需要访问数据库的情况，改为访问缓存即可。这样既提高了访问效率，又减少了数据库的压力。从数据库角度来说，这就是典型的不做工作。

第二条，“If must do,do it fast!”翻译过来，如果数据库必须做这件事件，那么请尽快做完它。

怎么样来理解这句话呢?比如数据库里常见的并行操作，就是通过引入多进程来加速原来的执行过程。加速处理过程，可以少占用相关资源，提高系统整体吞吐量。

六、SQL 执行过程

SQL的执行过程比较复杂，不同数据库有一定差异。下面介绍以两种主流的数据库(Oracle、MySQL)介绍一下。

用户提交了一条SQL语句

数据库按照SQL语句的字面值计算出一个HASH值

根据HASH值，判断一下在数据库缓冲区中是否存在此SQL的执行计划。

如果不存在，则需要生成一个执行计划(硬解析过程)，然后将结果存入缓冲区。

如果存在的话，判断是否为相同SQL(同样HASH值的语句，可能字符不相同;即使完全相同，也可能代表不同的语句。这块不展开说了)

确认是同一条SQL语句，则从缓冲区中取出执行计划。

将执行计划，交给执行器执行。

结果返回给客户端。

客户提交一条语句

现在查询缓存查看是否存在对应的缓存数据，如有则直接返回(一般有的可能性极小，因此一般建议关闭查询缓存)。

交给解析器处理，解析器会将提交的语句生成一个解析树。

预处理器会处理解析树，形成新的解析树。这一阶段存在一些SQL改写的过程。

改写后的解析树提交给查询优化器。查询优化器生成执行计划。

执行计划交由执行引擎调用存储引擎接口，完成执行过程。这里要注意，MySQL的Server层和Engine层是分离的。

最终的结果有执行引擎返回给客户端，如果开启查询缓存的话，则会缓存。

七、SQL优化器

（编辑：西安站长网）

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