sql語句執行動作

1. 怎麼執行sql命令

執行sql命令步驟如下：

1、點擊頁面中的【SQL】。

以上就是執行sql命令的步驟。

2. 怎樣SQL存儲過程中執行動態SQL語句

存儲過程中執行動態Sql語句
MSSQL為我們提供了兩種動態執行SQL語句的命令，分別是EXEC和sp_executesql;通常,sp_executesql則更具有優勢，它提供了輸入輸出介面，而EXEC沒有。還有一個最大的好處就是利用sp_executesql，能夠重用執行計劃，這就大大提供了執行性能，還可以編寫更安全的代碼。EXEC在某些情況下會更靈活。除非您有令人信服的理由使用EXEC，否側盡量使用sp_executesql.
1.EXEC的使用
EXEC命令有兩種用法，一種是執行一個存儲過程，另一種是執行一個動態的批處理。以下所講的都是第二種用法。
下面先使用EXEC演示一個例子,代碼1
DECLARE @TableName VARCHAR(50),@Sql NVARCHAR (MAX),@OrderID INT;
SET @TableName = 'Orders';
SET @OrderID = 10251;
SET @sql =
'SELECT * FROM '+QUOTENAME(@TableName) +'WHERE OrderID = '+
CAST(@OrderID AS VARCHAR(10))+' ORDER BY ORDERID DESC'
EXEC(@sql);
註：這里的EXEC括弧中只允許包含一個字元串變數，但是可以串聯多個變數，如果我們這樣寫EXEC：

EXEC('SELECT TOP('+ CAST(@TopCount AS VARCHAR(10)) +')* FROM '+
QUOTENAME(@TableName) +' ORDER BY ORDERID DESC');

SQL編譯器就會報錯，編譯不通過，而如果我們這樣：

EXEC(@sql+@sql2+@sql3);

編譯器就會通過；

所以最佳的做法是把代碼構造到一個變數中，然後再把該變數作為EXEC命令的輸入參數，這樣就不會受限制了。

EXEC的缺點是不提供介面，這里的介面是指，它不能執行一個包含一個帶變數符的批處理，如下
DECLARE @TableName VARCHAR(50),@Sql NVARCHAR(MAX),@OrderID INT;
SET @TableName = 'Orders';
SET @OrderID = 10251;
SET @sql = 'SELECT * FROM '+QUOTENAME(@TableName) +
'WHERE OrderID = @OrderID ORDER BY ORDERID DESC'
EXEC(@sql);
關鍵就在SET @sql這一句話中，如果我們運行這個批處理，編譯器就會產生一下錯誤
Msg 137, Level 15, State 2, Line 1
必須聲明標量變數 "@OrderID"。
使用EXEC時，如果您想訪問變數，必須把變數內容串聯到動態構建的代碼字元串中，如：
SET @sql = 'SELECT * FROM '+QUOTENAME(@TableName) + 'WHERE OrderID = '+CAST(@OrderID AS VARCHAR(10))+' ORDER BY ORDERID DESC'

串聯變數的內容也存在性能方面的弊端。SQL Server為每一個的查詢字元串創建新的執行計劃，即使查詢模式相同也是這樣。為演示這一點，先清空緩存中的執行計劃
DBCC FREEPROCCACHE (這個不是本文所涉及的內容，您可以查看MS的MSDN)
將代碼1運行3次，分別對@OrderID 賦予下面3個值，10251，10252，10253。然後使用下面的代碼查詢

SELECT cacheobjtype,objtype,usecounts,sql FROM sys.syscacheobjects WHERE sql NOT LIKE '%cach%' AND sql NOT LIKE '%sys.%'

點擊F5運行，我們可以看到，每執行一次都要產生一次的編譯，執行計劃沒有得到充分重用。

EXEC除了不支持動態批處理中的輸入參數外，他也不支持輸出參數。默認情況下，EXEC把查詢的輸出返回給調用者。例如下面代碼返回Orders表中所有的記錄數
DECLARE @sql NVARCHAR(MAX)
SET @sql = 'SELECT COUNT(ORDERID) FROM Orders';
EXEC(@sql);
然而，如果你要把輸出返回給調用批處理中的變數，事情就沒有那麼簡單了。為此，你必須使用INSERT EXEC語法把輸出插入到一個目標表中，然後從這表中獲取值後賦給該變數，就像這樣：

代碼
DECLARE @sql NVARCHAR(MAX),@RecordCount INT
SET @sql = 'SELECT COUNT(ORDERID) FROM Orders';
CREATE TABLE #T(TID INT);
INSERT INTO #T EXEC(@sql);
SET @RecordCount = (SELECT TID FROM #T)
SELECT @RecordCount
DROP TABLE #T2

2.sp_executesql的使用
sp_executesql命令在SQL Server中引入的比EXEC命令晚一些，它主要為重用執行計劃提供更好的支持。
為了和EXEC作一個鮮明的對比,我們看看如果用代碼1的代碼，把EXEC換成sp_executesql,看看是否得到我們所期望的結果

代碼
DECLARE @TableName VARCHAR(50),@sql NVARCHAR(MAX),@OrderID INT ,@sql2 NVARCHAR(MAX);
SET @TableName = 'Orders ';
SET @OrderID = 10251;
SET @sql = 'SELECT * FROM '+QUOTENAME(@TableName) + ' WHERE OrderID = '+CAST(@OrderID AS VARCHAR(50)) + ' ORDER BY ORDERID DESC'
EXEC sp_executesql @sql

注意最後一行；事實證明可以運行；
sp_executesql提供介面
sp_executesql命令比EXEC命令更靈活，因為它提供一個介面，該介面及支持輸入參數也支持輸出參數。這功能使你可以創建帶參數的查詢字元串，這樣就可以比EXEC更好的重用執行計劃,sp_executesql的構成與存儲過程非常相似，不同之處在於你是動態構建代碼。它的構成包括：代碼快，參數聲明部分，參數賦值部分。說了這么多，還是看看它的語法：

EXEC sp_executesql

@stmt= <statement>,--類似存儲過程主體

@params = <params>, --類似存儲過程參數部分,聲明參數類型

<params assignment> --類似存儲過程調用，為參數賦值,參數值要和參數順序要一一對應，也可以通過為參數指明參數值的方式為其賦值

@stmt參數是輸入的動態批處理，它可以引入輸入參數或輸出參數，和存儲過程的主體語句一樣，只不過它是動態的，而存儲過程是靜態的，不過你也可以在存儲過程中使用sp_executesql;
@params參數與定義輸入/輸出參數的存儲過程頭類似，實際上和存儲過程頭的語法完全一樣；
@<params assignment> 與調用存儲過程的EXEC部分類似。
其實@stmt,@params可以省略，那麼exec sp_executesql的語法就可以簡寫成如下格式：

EXEC sp_executesql
<statement>,
<params>,
<params assignment>

為了說明sp_executesql對執行計劃的管理優於EXEC,我將使用前面討論EXEC時用到的代碼。

代碼
DECLARE @TableName VARCHAR(50),@sql NVARCHAR(MAX),@OrderID INT;
SET @TableName = 'Orders ';
SET @OrderID = 10251;
SET @sql = 'SELECT * FROM '+@TableName + ' WHERE OrderID = @OID ORDER BY ORDERID DESC'
--注意當要對動態sql語句的表名實行參數化時，不可以如下表示：
--set @sql='select * from @TableName where OrderID=@OID ORDER BY Orderid desc',
--如果這樣會提示必須聲明標量變數@TableName,只可以如上面所寫的一樣，將表名@TableName作為變數名進行拼接

EXEC sp_executesql
@sql,
N'@OID int ',
@OID = @OrderID

下面我們看看exec sp_executesql的執行效率，在調用該代碼和檢查它生成的執行計劃前，先清空緩存中的執行計劃；
DBCC FREEPROCCACHE
將上面的動態代碼執行3次，每次執行都賦予@OrderID 不同的值，然後查詢sys.syscacheobjects表，並注意它的輸出，優化器只創建了一個備用計劃，而且該計劃被重用的3次

SELECT cacheobjtype,objtype,usecounts,sql FROM sys.syscacheobjects WHERE sql NOT LIKE '%cache%' AND sql NOT LIKE '%sys.%' AND sql NOT LIKE '%sp_executesql%'

點擊F5運行。
sq_executesql的另一個與其介面有關的強大功能是，你可以使用輸出參數為調用批處理中的變數返回值。利用該功能可以避免用臨時表返回數據，從而得到更高效的代碼和更少的重新編譯。定義和使用輸出參數的語法與存儲過程類似。也就是說，你需要在聲明參數時指定OUTPUT子句。例如，下面的靜態代碼簡單的演示了如何從動態批處理中利用輸出參數@p把值返回到外部批處理中的變數@i.

DECLARE @sql AS NVARCHAR(12),@i AS INT;
SET @sql = N' SET @p = 10';
EXEC sp_executesql
@sql,
N'@p AS INT OUTPUT',
@p = @i OUTPUT
SELECT @i --該代碼返回輸出10

以字母 N 為前綴標識 Unicode 字元串常量
總結以下幾點：
一.使用exce sp_executesql效率比exec要高，同一類型的語句，只需編譯一次即可，而exec執行幾次就需要編譯幾次。
二.構造動態sql的where子句，也就是條件子句時，exec無法使用變數來進行站位，需要將變數轉換成字元串，然後和動態sql進行拼接，這就可能引起Sql注入問題，如下：

SET @sql = 'SELECT * FROM '+QUOTENAME(@TableName) +
' WHERE OrderID = '+CAST(@OrderID AS VARCHAR(50)) + ' ORDER BY ORDERID DESC'

而若使用exec sp_executesql則可以使用變數來進行站位，以後再給這個參數傳值的放式構造動態sql，就避免的Sql注入的問題，如下：
SET @sql = 'SELECT * FROM '+@TableName + ' WHERE OrderID = @OID ORDER BY ORDERID DESC'

三.無論是Exec還是Exec sp_executesql，如果想要將表名和列名進行動態參數化，不可以使用表名參數和列名參數來進行站位，而且表名參數和列名參數需要使用存儲過程的參數.對 於exec sp_executesql來說，不可以將表名參數和列名參數在指定為在exec sp_executesql參數聲明部分聲明的參數，如：

代碼
create PROCEDURE GetData
@tbName nvarchar(10),
@colName nvarchar(10),
@Name nvarchar(10)
AS
BEGIN
declare @sql nvarchar(50);
set @sql='select '+ @colName+' from ' +@tbName+ ' where name=@whereName';
--注意此句不可以寫成如下:
-- set @sql='select @colName from @tbName where name=@whereName';
exec sp_executesql
@sql,
N'@whereName nvarchar(10)',
@Name
END

也就是說exec sp_executesql語句的參數聲明部分只能聲明動態sql的where子句的參數。

3. 如何執行sql語句

在你抄安裝完sql
2000
之後
開始->所有程序->Microsoft
Sql
Server->查詢分析器
輸入相應的資料庫襲名稱（如果忘了百
可以進入
開始->所有程序->Microsoft
Sql
Server->伺服器管理度查看）問
用戶名
密碼就可以進入
在這里可以進行sql語言的答編譯
和
執行

4. Access2010中如何運行SQL執行SQL語句

1、打開ACCESS資料庫，找到右邊的空數據，單擊彈出對話框，讓你選擇資料庫保存的路徑和名稱，大家根據自己的實際情況保存吧，我這里使用默認的。

5. 在 sql中 多行sql語句怎麼執行，是從上往下 還是從下往上求解

SQL不同於其他編程語言的最明顯特徵是處理代碼的順序。在大多資料庫語言中， 代碼按編碼順序被處理。但在SQL語句中，第一個被處理的子句式FROM，而不是第 一出現的SELECT。SQL查詢處理的步驟序號：（8） SELECT （9） DISTINCT （11） <TOP_specification> <select_list>
2 （1） FROM <left_table>
3 （3） <join_type> JOIN <right_table>
4 （2） ON <join_condition>
5 （4） WHERE <where_condition>
6 （5） GROUP BY <group_by_list>
7 （6） WITH {CUBE | ROLLUP}
8 （7） HAVING <having_condition>
9 （10） ORDER BY <order_by_list>
以上每個步驟都會產生一個虛擬表，該虛擬表被用作下一個步驟的輸入。這 些虛擬表對調用者（客戶端應用程序或者外部查詢）不可用。只有最後一步生成的 表才會會給調用者。如果沒有在查詢中指定某一個子句，將跳過相應的步驟。
邏輯查詢處理階段簡介：
1、 FROM：對FROM子句中的前兩個表執行笛卡爾積（交叉聯接），生成虛擬表 VT1。
2、 ON：對VT1應用ON篩選器，只有那些使為真才**入到TV2。
3、 OUTER （JOIN）：如果指定了OUTER JOIN（相對於CROSS JOIN或INNER JOIN） ，保留表中未找到匹配的行將作為外部行添加到VT2，生成TV3。如果FROM子句包 含兩個以上的表，則對上一個聯接生成的結果表和下一個表重復執行步驟1到步驟 3，直到處理完所有的表位置。
4、 WHERE：對TV3應用WHERE篩選器，只有使為true的行才插入TV4。
5、 GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表對TV4中的行進行分組，生成TV5 。
6、 CUTE|ROLLUP：把超組插入VT5，生成VT6。
7、 HAVING：對VT6應用HAVING篩選器，只有使為true的組插入到VT7。
8、 SELECT：處理SELECT列表，產生VT8。
9、 DISTINCT：將重復的行從VT8中刪除，產品VT9。
10、ORDER BY：將VT9中的行按ORDER BY子句中的列列表順序，生成一個游標 （VC10）。
11、TOP：從VC10的開始處選擇指定數量或比例的行，生成表TV11，並返回給 調用者。
此文轉載：中國IT實驗室

6. MySql中Sql的執行過程

如果查詢緩存沒有命中，那麼SQL請求會進入分析器，分析器是用來分辨SQL語句的執行目的，其執行過程大致分為兩步：

表1 語法分析關鍵字然後再通過語法規則解析，判斷輸入的SQL 語句是否滿足MySQL語法，並且生成圖5的語法樹。由SQL語句生成的四個單詞中，識別出兩個關鍵字，分別是select 和from。根據MySQL的語法Select 和 from之間對應的是fields 欄位，下面應該掛接username；在from後面跟隨的是Tables欄位，其下掛接的是userinfo。

優化器的作用是對SQL進行優化，生成最有的執行方案。如圖6所示，前面提到的SQL解析器通過語法分析和語法規則生成了SQL語法樹。這個語法樹作為優化器的輸入，而優化器（黃色的部分）包含了邏輯變換和代價優化兩部分的內容。在優化完成以後會生成SQL執行計劃作為整個優化過程的輸出，交給執行器在存儲引擎上執行。

所處的位置如上圖所示，這節的重點在優化器中的邏輯變換和代價優化上。

邏輯變換也就是在關系代數基礎上進行變換，其目的是為了化簡，同時保證SQL變化前後的結果一致，也就是邏輯變化並不會帶來結果集的變化。其主要包括以下幾個方面：

這樣講概念或許有些抽象，通過圖7 來看看邏輯變化如何在SQL中執行的吧。

如圖7所示，從上往下共有4個步驟：
1. 針對存在的SQL語句，首先通過「否定消除」，去掉條件判斷中的「NOT」。語句由原來的「or」轉換成「and」，並且大於小於符號進行變號。藍色部分為修改前的SQL，紅色是修改以後的SQL。2. 等值傳遞，這一步很好理解分別降」t2.a=9」 和」t2.b=5」分別替換掉SQL中對應的值。3. 接下來就是常量表達式計算，將「5+7」計算得到「12」。4. 最後是常量表達式計算後的化簡，將」9<=10」化簡為」true」帶入到最終的SQL表達式中完成優化。

代價優化是用來確定每個表，根據條件是否應用索引，應用哪個索引和確定多表連接的順序等問題。為了完成代價優化，需要找到一個代價最小的方案。因此，優化器是通過基於代價的計算方法來決定如何執行查詢的（Cost-based Optimization）。簡化的過程如下：

這里將配置操作的代價分為MySQL 服務層和MySQL 引擎層，MySQL 服務層主要是定義CPU的代價，而MySQL 引擎層主要定義IO代價。MySQL 5.7 引入了兩個系統表mysql.server_cost和mysql.engine_cost來分別配置這兩個層的代價。如下：MySQL 服務層代價保存在表server_cost中，其具體內容如下：

由上可以看出創建臨時表的代價是很高的，尤其是內部的myisam或innodb臨時表。MySQL 引擎層代價保存在表engine_cost中，其具體內容如下：

目前io_block_read_cost和memory_block_read_cost默認值均為1，實際生產中建議酌情調大memory_block_read_cost，特別是對普通硬碟的場景。MySQL會根據SQL查詢生成的查詢計劃中對應的操作從上面兩張代價表中查找對應的代價值，並且進行累加形成最終執行SQL計劃的代價。再將多種可能的執行計劃進行比較，選取最小代價的計劃執行。

當分析器生成查詢計劃，並且經過優化器以後，就到了執行器。執行器會選擇執行計劃開始執行，但在執行之前會校驗請求用戶是否擁有查詢的許可權，如果沒有許可權，就會返回錯誤信息，否則將會去調用MySQL引擎層的介面，執行對應的SQL語句並且返回結果。例如SQL：「SELECT * FROM userinfo WHERE username = 'Tom';「假設 「username「 欄位沒有設置索引，就會調用存儲引擎從第一條開始查，如果碰到了用戶名字是」 Tom「， 就將結果集返回，沒有查找到就查看下一行，重復上一步的操作，直到讀完整個表或者找到對應的記錄。需要注意SQL語句的執行順序並不是按照書寫順序來的，順序的定義會在分析器中做好，一般是按照如下順序：

如果命中的記錄比較多，應用會從MySql Server一批批獲取數據

本文從MySQL中SQL語句的執行過程作為切入點，首先介紹了查詢請求的執行流程，其中將MySQL的處理分為MySQL Server層和MySQL存儲引擎層。通過介紹SQL語句的流轉，引出了後面要介紹的5大組件，他們分別是：連接器、查詢緩存、分析器、優化器、執行器。後面的內容中對每個組件進行了詳細的介紹。連接器，負責身份認證和許可權鑒別；查詢緩存，將查詢的結果集進行緩存，提高查詢效率；分析器，對SQL語句執行語法分析和語法規則，生成語法樹和執行計劃；優化器，包括邏輯變換和代價優化；執行器，在檢查用戶許可權以後對數據進行逐條查詢，整個過程遵守SQL語句的執行順序。

7. SQL語句執行過程詳解

SQL語句執行過程詳解
一條sql，plsql的執行到底是怎樣執行的呢？
一、SQL語句執行原理：
第一步:客戶端把語句發給伺服器端執行當我們在客戶端執行 select 語句時,客戶端會把這條 SQL 語句發送給伺服器端,讓伺服器端的
進程來處理這語句。也就是說,Oracle 客戶端是不會做任何的操作,他的主要任務就是把客戶端產生
的一些 SQL 語句發送給伺服器端。雖然在客戶端也有一個資料庫進程,但是,這個進程的作用跟伺服器
上的進程作用事不相同的。伺服器上的資料庫進程才會對SQL 語句進行相關的處理。不過,有個問題需
要說明,就是客戶端的進程跟伺服器的進程是一一對應的。也就是說,在客戶端連接上伺服器後,在客戶
端與伺服器端都會形成一個進程,客戶端上的我們叫做客戶端進程;而伺服器上的我們叫做伺服器進程。
第二步:語句解析
當客戶端把 SQL 語句傳送到伺服器後,伺服器進程會對該語句進行解析。同理,這個解析的工作,
也是在伺服器端所進行的。雖然這只是一個解析的動作,但是,其會做很多「小動作」。
1. 查詢高速緩存(library cache)。伺服器進程在接到客戶端傳送過來的 SQL 語句時,不
會直接去資料庫查詢。而是會先在資料庫的高速緩存中去查找,是否存在相同語句的執行計劃。如果在
數據高速緩存中,則伺服器進程就會直接執行這個 SQL 語句,省去後續的工作。所以,採用高速數據緩
存的話,可以提高 SQL 語句的查詢效率。一方面是從內存中讀取數據要比從硬碟中的數據文件中讀取
數據效率要高,另一方面,也是因為這個語句解析的原因。
不過這里要注意一點,這個數據緩存跟有些客戶端軟體的數據緩存是兩碼事。有些客戶端軟體為了
提高查詢效率,會在應用軟體的客戶端設置數據緩存。由於這些數據緩存的存在,可以提高客戶端應用軟
件的查詢效率。但是,若其他人在伺服器進行了相關的修改,由於應用軟體數據緩存的存在,導致修改的
數據不能及時反映到客戶端上。從這也可以看出,應用軟體的數據緩存跟資料庫伺服器的高速數據緩存
不是一碼事。
2. 語句合法性檢查(data dict cache)。當在高速緩存中找不到對應的 SQL 語句時,則服
務器進程就會開始檢查這條語句的合法性。這里主要是對 SQL 語句的語法進行檢查,看看其是否合乎
語法規則。如果伺服器進程認為這條 SQL 語句不符合語法規則的時候,就會把這個錯誤信息,反饋給客
戶端。在這個語法檢查的過程中,不會對 SQL 語句中所包含的表名、列名等等進行 SQL 他只是語法
上的檢查。
3. 語言含義檢查(data dict cache)。若 SQL 語句符合語法上的定義的話,則伺服器進程
接下去會對語句中的欄位、表等內容進行檢查。看看這些欄位、表是否在資料庫中。如果表名與列名不
准確的話,則資料庫會就會反饋錯誤信息給客戶端。所以,有時候我們寫 select 語句的時候,若語法
與表名或者列名同時寫錯的話,則系統是先提示說語法錯誤,等到語法完全正確後,再提示說列名或表名
錯誤。
4. 獲得對象解析鎖(control structer)。當語法、語義都正確後,系統就會對我們需要查詢
的對象加鎖。這主要是為了保障數據的一致性,防止我們在查詢的過程中,其他用戶對這個對象的結構發
生改變。
5. 數據訪問許可權的核對(data dict cache)。當語法、語義通過檢查之後,客戶端還不一定
能夠取得數據。伺服器進程還會檢查,你所連接的用戶是否有這個數據訪問的許可權。若你連接上伺服器
的用戶不具有數據訪問許可權的話,則客戶端就不能夠取得這些數據。有時候我們查詢數據的時候,辛辛苦
苦地把 SQL 語句寫好、編譯通過,但是,最後系統返回個 「沒有許可權訪問數據」的錯誤信息,讓我們氣
半死。這在前端應用軟體開發調試的過程中,可能會碰到。所以,要注意這個問題,資料庫伺服器進程先
檢查語法與語義,然後才會檢查訪問許可權。
6. 確定最佳執行計劃 ?。當語句與語法都沒有問題,許可權也匹配的話,伺服器進程還是不會直接對
資料庫文件進行查詢。伺服器進程會根據一定的規則,對這條語句進行優化。不過要注意,這個優化是有
限的。一般在應用軟體開發的過程中,需要對資料庫的 sql 語言進行優化,這個優化的作用要大大地大
於伺服器進程的自我優化。所以,一般在應用軟體開發的時候,資料庫的優化是少不了的。當伺服器進程
的優化器確定這條查詢語句的最佳執行計劃後,就會將這條 SQL 語句與執行計劃保存到數據高速緩存
(library cache)。如此的話,等以後還有這個查詢時,就會省略以上的語法、語義與許可權檢查的步驟,
而直接執行 SQL 語句,提高 SQL 語句處理效率。
第三步:語句執行
語句解析只是對 SQL 語句的語法進行解析,以確保伺服器能夠知道這條語句到底表達的是什麼意
思。等到語句解析完成之後,資料庫伺服器進程才會真正的執行這條 SQL 語句。這個語句執行也分兩
種情況。
一是若被選擇行所在的數據塊已經被讀取到數據緩沖區的話,則伺服器進程會直接把這個數據傳遞
給客戶端,而不是從資料庫文件中去查詢數據。
若數據不在緩沖區中,則伺服器進程將從資料庫文件中查詢相關數據,並把這些數據放入到數據緩沖
區中(buffer cache)。
第四步:提取數據
當語句執行完成之後,查詢到的數據還是在伺服器進程中,還沒有被傳送到客戶端的用戶進程。所以,
在伺服器端的進程中,有一個專門負責數據提取的一段代碼。他的作用就是把查詢到的數據結果返回給
用戶端進程,從而完成整個查詢動作。從這整個查詢處理過程中,我們在資料庫開發或者應用軟體開發過
程中,需要注意以下幾點:
一是要了解資料庫緩存跟應用軟體緩存是兩碼事情。資料庫緩存只有在資料庫伺服器端才存在,在
客戶端是不存在的。只有如此,才能夠保證資料庫緩存中的內容跟資料庫文件的內容一致。才能夠根據
相關的規則,防止數據臟讀、錯讀的發生。而應用軟體所涉及的數據緩存,由於跟資料庫緩存不是一碼事
情,所以,應用軟體的數據緩存雖然可以提高數據的查詢效率,但是,卻打破了數據一致性的要求,有時候
會發生臟讀、錯讀等情況的發生。所以,有時候,在應用軟體上有專門一個功能,用來在必要的時候清除
數據緩存。不過,這個數據緩存的清除,也只是清除本機上的數據緩存,或者說,只是清除這個應用程序
的數據緩存,而不會清除資料庫的數據緩存。
二是絕大部分 SQL 語句都是按照這個處理過程處理的。我們 DBA 或者基於 Oracle 資料庫的
開發人員了解這些語句的處理過程,對於我們進行涉及到 SQL 語句的開發與調試,是非常有幫助的。有
時候,掌握這些處理原則,可以減少我們排錯的時間。特別要注意,資料庫是把數據查詢許可權的審查放在
語法語義的後面進行檢查的。所以,有時會若光用資料庫的許可權控制原則,可能還不能滿足應用軟體許可權
控制的需要。此時,就需要應用軟體的前台設置,實現許可權管理的要求。而且,有時應用資料庫的許可權管
理,也有點顯得繁瑣,會增加伺服器處理的工作量。因此,對於記錄、欄位等的查詢許可權控制,大部分程
序涉及人員喜歡在應用程序中實現,而不是在資料庫上實現。
DBCC DROPCLEANBUFFERS
從緩沖池中刪除所有清除緩沖區。
DBCC FREEPROCCACHE
從過程緩存中刪除所有元素。
DBCC FREESYSTEMCACHE
從所有緩存中釋放所有未使用的緩存條目
SQL語句中的函數、關鍵字、排序等執行順序:
1. FROM 子句返回初始結果集。
2. WHERE 子句排除不滿足搜索條件的行。
3. GROUP BY 子句將選定的行收集到 GROUP BY 子句中各個唯一值的組中。
4. 選擇列表中指定的聚合函數可以計算各組的匯總值。
5. 此外,HAVING 子句排除不滿足搜索條件的行。
6. 計算所有的表達式;
7. 使用 order by 對結果集進行排序。
8. 查找你要搜索的欄位。
二、SQL語句執行完整過程：
1.用戶進程提交一個 sql 語句:
update temp set a=a*2，給伺服器進程。
2.伺服器進程從用戶進程把信息接收到後,在 PGA 中就要此進程分配所需內存,存儲相關的信息,如在會
話內存存儲相關的登錄信息等。
3.伺服器進程把這個 sql 語句的字元轉化為 ASCII 等效數字碼,接著這個 ASCII 碼被傳遞給一個
HASH 函數,並返回一個 hash 值,然後伺服器進程將到shared pool 中的 library cache 中去查找是否存在相
同的 hash 值,如果存在,伺服器進程將使用這條語句已高速緩存在 SHARED POOL 的library cache 中的已
分析過的版本來執行。
4.如果不存在,伺服器進程將在 CGA 中,配合 UGA 內容對 sql,進行語法分析,首先檢查語法的正確性,接
著對語句中涉及的表,索引,視圖等對象進行解析,並對照數據字典檢查這些對象的名稱以及相關結構，並根據
ORACLE 選用的優化模式以及數據字典中是否存在相應對象的統計數據和是否使用了存儲大綱來生成一個
執行計劃或從存儲大綱中選用一個執行計劃,然後再用數據字典核對此用戶對相應對象的執行許可權,最後生成
一個編譯代碼。
5.ORACLE 將這條 sql 語句的本身實際文本、HASH 值、編譯代碼、與此語名相關聯的任何統計數據
和該語句的執行計劃緩存在 SHARED POOL 的 library cache中。伺服器進程通過 SHARED POOL 鎖存
器(shared pool latch)來申請可以向哪些共享 PL/SQL 區中緩存這此內容,也就是說被SHARED POOL 鎖存
器鎖定的 PL/SQL 區中的塊不可被覆蓋,因為這些塊可能被其它進程所使用。
6.在 SQL 分析階段將用到 LIBRARY
CACHE,從數據字典中核對表、視圖等結構的時候,需要將數據
字典從磁碟讀入 LIBRARY
CACHE,因此,在讀入之前也要使用LIBRARY
CACHE 鎖存器(library cache
pin,library cache lock)來申請用於緩存數據字典。 到現在為止,這個 sql 語句已經被編譯成可執行的代碼了,
但還不知道要操作哪些數據,所以伺服器進程還要為這個 sql 准備預處理數據。
7.首先伺服器進程要判斷所需數據是否在 db buffer 存在,如果存在且可用,則直接獲取該數據,同時根據
LRU 演算法增加其訪問計數;如果 buffer 不存在所需數據,則要從數據文件上讀取首先伺服器進程將在表頭部
請求 TM 鎖(保證此事務執行過程其他用戶不能修改表的結構),如果成功加 TM 鎖,再請求一些行級鎖(TX
鎖),如果 TM、TX 鎖都成功加鎖,那麼才開始從數據文件讀數據,在讀數據之前,要先為讀取的文件准備好
buffer 空間。伺服器進程需要掃面 LRU list 尋找 free db buffer,掃描的過程中,伺服器進程會把發現的所有
已經被修改過的 db buffer 注冊到 dirty list 中, 這些 dirty buffer 會通過 dbwr 的觸發條件,隨後會被寫出到
數據文件,找到了足夠的空閑 buffer,就可以把請求的數據行所在的數據塊放入到 db buffer 的空閑區域或者
覆蓋已經被擠出 LRU list 的非臟數據塊緩沖區,並排列在 LRU list 的頭部,也就是在數據塊放入 DB
BUFFER 之前也是要先申請 db buffer 中的鎖存器,成功加鎖後,才能讀數據到 db buffer。
8.記日誌 現在數據已經被讀入到 db buffer 了,現在伺服器進程將該語句所影響的並被讀
入 db buffer 中的這些行數據的 rowid 及要更新的原值和新值及 scn 等信息從 PGA 逐條的寫入 redo log
buffer 中。在寫入 redo log buffer 之前也要事先請求 redo log buffer 的鎖存器,成功加鎖後才開始寫入,當
寫入達到 redo log buffer 大小的三分之一或寫入量達到 1M 或超過三秒後或發生檢查點時或者 dbwr 之前
發生,都會觸發 lgwr 進程把 redo log buffer 的數據寫入磁碟上的 redo file 文件中(這個時候會產生log file
sync 等待事件)
已經被寫入 redofile 的 redo log buffer 所持有的鎖存器會被釋放,並可被後來的寫入信息覆蓋,
redo log buffer是循環使用的。Redo file 也是循環使用的,當一個 redo file 寫滿後,lgwr 進程會自動切換到
下一 redo file(這個時候可能出現 log fileswitch(checkpoint complete)等待事件)。如果是歸檔模式,歸檔進
程還要將前一個寫滿的 redo file 文件的內容寫到歸檔日誌文件中(這個時候可能出現 log file
switch(archiving needed)。
9.為事務建立回滾段 在完成本事務所有相關的 redo log buffer 之後,伺服器進程開始改寫這個 db buffer
的塊頭部事務列表並寫入 scn,然後 包含這個塊的頭部事務列表及 scn 信息的數據副本放入回滾段中,將
這時回滾段中的信息稱為數據塊的「前映像「,這個」前映像「用於以後的回滾、恢復和一致性讀。(回滾段可以
存儲在專門的回滾表空間中,這個表空間由一個或多個物理文件組成,並專用於回滾表空間,回滾段也可在其它
表空間中的數據文件中開辟。
10.本事務修改數據塊 准備工作都已經做好了,現在可以改寫 db buffer 塊的數據內容了,並在塊的頭部寫
入回滾段的地址。
11.放入 dirty list 如果一個行數據多次 update 而未 commit,則在回滾段中將會有多個「前映像「,除了第
一個」前映像「含有 scn 信息外,其他每個「前映像「的頭部都有 scn 信息和「前前映像」回滾段地址。一個
update 只對應一個 scn,然後伺服器進程將在 dirty list 中建立一
條指向此 db buffer 塊的指針(方便 dbwr 進程可以找到 dirty list 的 db buffer 數據塊並寫入數據文件中)。
接著伺服器進程會從數據文件中繼續讀入第二個數據塊,重復前一數據塊的動作,數據塊的讀入、記日誌、建
立回滾段、修改數據塊、放入 dirty list。當 dirty queue 的長度達到閥值(一般是 25%),伺服器進程將通知
dbwr 把臟數據寫出,就是釋放 db buffer 上的鎖存器,騰出更多的 free db buffer。前面一直都是在說明
oracle 一次讀一個數據塊,其實 oracle 可以一次讀入多個數據塊(db_file_multiblock_read_count 來設置一
次讀入塊的個數)
說明:
在預處理的數據已經緩存在 db buffer 或剛剛被從數據文件讀入到 db buffer 中,就要根據 sql 語句
的類型來決定接下來如何操作。
1>如果是 select 語句,則要查看 db buffer 塊的頭部是否有事務,如果有事務,則從回滾段中讀取數據;如
果沒有事務,則比較 select 的 scn 和 db buffer 塊頭部的 scn,如果前者小於後者,仍然要從回滾段中讀取數據;
如果前者大於後者,說明這是一非臟緩存,可以直接讀取這個 db buffer 塊的中內容。
2>如果是 DML 操作,則即使在 db buffer 中找到一個沒有事務,而且 SCN 比自己小的非臟
緩存數據塊,伺服器進程仍然要到表的頭部對這條記錄申請加鎖,加鎖成功才能進行後續動作,如果不成功,則要
等待前面的進程解鎖後才能進行動作(這個時候阻塞是 tx 鎖阻塞)。
用戶 commit 或 rollback 到現在為止,數據已經在 db buffer 或數據文件中修改完
成,但是否要永久寫到數文件中,要由用戶來決定 commit(保存更改到數據文件) rollback 撤銷數據的更改)。
1.用戶執行 commit 命令
只有當 sql 語句所影響的所有行所在的最後一個塊被讀入 db buffer 並且重做信息被寫入 redo log
buffer(僅指日誌緩沖區,而不包括日誌文件)之後,用戶才可以發去 commit 命令,commit 觸發 lgwr 進程,但不
強制立即 dbwr來釋放所有相應 db buffer 塊的鎖(也就是no-force-at-commit,即提交不強制寫),也就是說有
可能雖然已經 commit 了,但在隨後的一段時間內 dbwr 還在寫這條 sql 語句所涉及的數據塊。表頭部的行鎖
並不在 commit 之後立即釋放,而是要等 dbwr 進程完成之後才釋放,這就可能會出現一個用戶請求另一用戶
已經 commit 的資源不成功的現象。
A .從 Commit 和 dbwr 進程結束之間的時間很短,如果恰巧在 commit 之後,dbwr 未結束之前斷電,因為
commit 之後的數據已經屬於數據文件的內容,但這部分文件沒有完全寫入到數據文件中。所以需要前滾。由
於 commit 已經觸發 lgwr,這些所有未來得及寫入數據文件的更改會在實例重啟後,由 smon 進程根據重做日
志文件來前滾,完成之前 commit 未完成的工作(即把更改寫入數據文件)。
B.如果未 commit 就斷電了,因為數據已經在 db buffer 更改了,沒有 commit,說明這部分數據不屬於數
據文件,由於 dbwr 之前觸發 lgwr 也就是只要數據更改,(肯定要先有 log) 所有 DBWR,在數據文件上的修改
都會被先一步記入重做日誌文件,實例重啟後,SMON 進程再根據重做日誌文件來回滾。
其實 smon 的前滾回滾是根據檢查點來完成的,當一個全部檢查點發生的時候,首先讓 LGWR 進程將
redo log buffer 中的所有緩沖(包含未提交的重做信息)寫入重做日誌文件,然後讓 dbwr 進程將 db buffer 已
提交的緩沖寫入數據文件(不強制寫未提交的)。然後更新控制文件和數據文件頭部的 SCN,表明當前資料庫
是一致的,在相鄰的兩個檢查點之間有很多事務,有提交和未提交的。
像前面的前滾回滾比較完整的說法是如下的說明:

A.發生檢查點之前斷電,並且當時有一個未提交的改變正在進行,實例重啟之後,SMON 進程將從上一個
檢查點開始核對這個檢查點之後記錄在重做日誌文件中已提交的和未提交改變,因為
dbwr 之前會觸發 lgwr,所以 dbwr 對數據文件的修改一定會被先記錄在重做日誌文件中。因此,斷電前被
DBWN 寫進數據文件的改變將通過重做日誌文件中的記錄進行還原,叫做回滾,
B. 如果斷電時有一個已提交,但 dbwr 動作還沒有完全完成的改變存在,因為已經提交,提交會觸發 lgwr
進程,所以不管 dbwr 動作是否已完成,該語句將要影響的行及其產生的結果一定已經記錄在重做日誌文件中
了,則實例重啟後,SMON 進程根據重做日誌文件進行前滾.
實例失敗後用於恢復的時間由兩個檢查點之間的間隔大小來決定,可以通個四個參數設置檢查點執行的頻
率:

Log_checkpoint_interval:
決定兩個檢查點之間寫入重做日誌文件的系統物理塊(redo blocks)
的大小,默認值是 0,無限制。
log_checkpoint_timeout:
兩 個 檢 查 點 之 間 的 時 間 長 度（秒）默 認 值 1800s。
fast_start_io_target:
決定了用於恢復時需要處理的塊的多少,默認值是 0,無限制。
fast_start_mttr_target:
直接決定了用於恢復的時間的長短,默認值是 0,無限制(SMON 進程執行的前滾
和回滾與用戶的回滾是不同的,SMON 是根據重做日誌文件進行前滾或回滾,而用戶的回滾一定是根據回滾段
的內容進行回滾的。
在這里要說一下回滾段存儲的數據,假如是 delete 操作,則回滾段將會記錄整個行的數據,假如是 update,
則回滾段只記錄被修改了的欄位的變化前的數據(前映像),也就是沒有被修改的欄位是不會被記錄的,假如是
insert,則回滾段只記錄插入記錄的 rowid。 這樣假如事務提交,那回滾段中簡單標記該事務已經提交;假如是
回退,則如果操作是 delete,回退的時候把回滾段中數據重新寫回數據塊,操作如果是 update,則把變化前數據
修改回去,操作如果是 insert,則根據記錄的 rowid 把該記錄刪除。
2.如果用戶 rollback。
則伺服器進程會根據數據文件塊和 DB BUFFER 中塊的頭部的事務列表和 SCN 以及回滾段地址找到
回滾段中相應的修改前的副本,並且用這些原值來還原當前數據文件中已修改但未提交的改變。如果有多個
「前映像」,伺服器進程會在一個「前映像」的頭部找到「前前映像」的回滾段地址,一直找到同一事務下的最早的
一個「前映像」為止。一旦發出了 COMMIT,用戶就不能rollback,這使得 COMMIT 後 DBWR 進程還沒有
全部完成的後續動作得到了保障。到現在為例一個事務已經結束了。
說明:
TM 鎖:
符合 lock 機制的,用於保護對象的定義不被修改。 TX 鎖:
這個鎖代表一個事務,是行
級鎖,用數據塊頭、數據記錄頭的一些欄位表示,也是符合 lock 機制,有 resource structure、lock
structure、enqueue 演算法。

8. Access2010中如何運行SQL執行SQL語句

具體操作步驟如下：

1、首先，在電腦上打開Access2010軟體，默認情況下該軟體將打開一個名為[表1]的空白表格，如爛嫌下圖所示，然後進入下一步。

9. 進入PLSQL的命令窗口，輸入SQL語句後，應該如何執行

1、首先在電腦中，找到並登錄PLSQL，如下圖所示。