‘壹’ sql语句执行过程详解
SQL语句执行过程详解
一条sql，plsql的执行到底是怎样执行的呢？
一、SQL语句执行原理：
第一步:客户端把语句发给服务器端执行当我们在客户端执行 select 语句时,客户端会把这条 SQL 语句发送给服务器端,让服务器端的
进程来处理这语句。也就是说,Oracle 客户端是不会做任何的操作,他的主要任务就是把客户端产生
的一些 SQL 语句发送给服务器端。虽然在客户端也有一个数据库进程,但是,这个进程的作用跟服务器
上的进程作用事不相同的。服务器上的数据库进程才会对SQL 语句进行相关的处理。不过,有个问题需
要说明,就是客户端的进程跟服务器的进程是一一对应的。也就是说,在客户端连接上服务器后,在客户
端与服务器端都会形成一个进程,客户端上的我们叫做客户端进程;而服务器上的我们叫做服务器进程。
第二步:语句解析
当客户端把 SQL 语句传送到服务器后,服务器进程会对该语句进行解析。同理,这个解析的工作,
也是在服务器端所进行的。虽然这只是一个解析的动作,但是,其会做很多“小动作”。
1. 查询高速缓存(library cache)。服务器进程在接到客户端传送过来的 SQL 语句时,不
会直接去数据库查询。而是会先在数据库的高速缓存中去查找,是否存在相同语句的执行计划。如果在
数据高速缓存中,则服务器进程就会直接执行这个 SQL 语句,省去后续的工作。所以,采用高速数据缓
存的话,可以提高 SQL 语句的查询效率。一方面是从内存中读取数据要比从硬盘中的数据文件中读取
数据效率要高,另一方面,也是因为这个语句解析的原因。
不过这里要注意一点,这个数据缓存跟有些客户端软件的数据缓存是两码事。有些客户端软件为了
提高查询效率,会在应用软件的客户端设置数据缓存。由于这些数据缓存的存在,可以提高客户端应用软
件的查询效率。但是,若其他人在服务器进行了相关的修改,由于应用软件数据缓存的存在,导致修改的
数据不能及时反映到客户端上。从这也可以看出,应用软件的数据缓存跟数据库服务器的高速数据缓存
不是一码事。
2. 语句合法性检查(data dict cache)。当在高速缓存中找不到对应的 SQL 语句时,则服
务器进程就会开始检查这条语句的合法性。这里主要是对 SQL 语句的语法进行检查,看看其是否合乎
语法规则。如果服务器进程认为这条 SQL 语句不符合语法规则的时候,就会把这个错误信息,反馈给客
户端。在这个语法检查的过程中,不会对 SQL 语句中所包含的表名、列名等等进行 SQL 他只是语法
上的检查。
3. 语言含义检查(data dict cache)。若 SQL 语句符合语法上的定义的话,则服务器进程
接下去会对语句中的字段、表等内容进行检查。看看这些字段、表是否在数据库中。如果表名与列名不
准确的话,则数据库会就会反馈错误信息给客户端。所以,有时候我们写 select 语句的时候,若语法
与表名或者列名同时写错的话,则系统是先提示说语法错误,等到语法完全正确后,再提示说列名或表名
错误。
4. 获得对象解析锁(control structer)。当语法、语义都正确后,系统就会对我们需要查询
的对象加锁。这主要是为了保障数据的一致性,防止我们在查询的过程中,其他用户对这个对象的结构发
生改变。
5. 数据访问权限的核对(data dict cache)。当语法、语义通过检查之后,客户端还不一定
能够取得数据。服务器进程还会检查,你所连接的用户是否有这个数据访问的权限。若你连接上服务器
的用户不具有数据访问权限的话,则客户端就不能够取得这些数据。有时候我们查询数据的时候,辛辛苦
苦地把 SQL 语句写好、编译通过,但是,最后系统返回个 “没有权限访问数据”的错误信息,让我们气
半死。这在前端应用软件开发调试的过程中,可能会碰到。所以,要注意这个问题,数据库服务器进程先
检查语法与语义,然后才会检查访问权限。
6. 确定最佳执行计划 ?。当语句与语法都没有问题,权限也匹配的话,服务器进程还是不会直接对
数据库文件进行查询。服务器进程会根据一定的规则,对这条语句进行优化。不过要注意,这个优化是有
限的。一般在应用软件开发的过程中,需要对数据库的 sql 语言进行优化,这个优化的作用要大大地大
于服务器进程的自我优化。所以,一般在应用软件开发的时候,数据库的优化是少不了的。当服务器进程
的优化器确定这条查询语句的最佳执行计划后,就会将这条 SQL 语句与执行计划保存到数据高速缓存
(library cache)。如此的话,等以后还有这个查询时,就会省略以上的语法、语义与权限检查的步骤,
而直接执行 SQL 语句,提高 SQL 语句处理效率。
第三步:语句执行
语句解析只是对 SQL 语句的语法进行解析,以确保服务器能够知道这条语句到底表达的是什么意
思。等到语句解析完成之后,数据库服务器进程才会真正的执行这条 SQL 语句。这个语句执行也分两
种情况。
一是若被选择行所在的数据块已经被读取到数据缓冲区的话,则服务器进程会直接把这个数据传递
给客户端,而不是从数据库文件中去查询数据。
若数据不在缓冲区中,则服务器进程将从数据库文件中查询相关数据,并把这些数据放入到数据缓冲
区中(buffer cache)。
第四步:提取数据
当语句执行完成之后,查询到的数据还是在服务器进程中,还没有被传送到客户端的用户进程。所以,
在服务器端的进程中,有一个专门负责数据提取的一段代码。他的作用就是把查询到的数据结果返回给
用户端进程,从而完成整个查询动作。从这整个查询处理过程中,我们在数据库开发或者应用软件开发过
程中,需要注意以下几点:
一是要了解数据库缓存跟应用软件缓存是两码事情。数据库缓存只有在数据库服务器端才存在,在
客户端是不存在的。只有如此,才能够保证数据库缓存中的内容跟数据库文件的内容一致。才能够根据
相关的规则,防止数据脏读、错读的发生。而应用软件所涉及的数据缓存,由于跟数据库缓存不是一码事
情,所以,应用软件的数据缓存虽然可以提高数据的查询效率,但是,却打破了数据一致性的要求,有时候
会发生脏读、错读等情况的发生。所以,有时候,在应用软件上有专门一个功能,用来在必要的时候清除
数据缓存。不过,这个数据缓存的清除,也只是清除本机上的数据缓存,或者说,只是清除这个应用程序
的数据缓存,而不会清除数据库的数据缓存。
二是绝大部分 SQL 语句都是按照这个处理过程处理的。我们 DBA 或者基于 Oracle 数据库的
开发人员了解这些语句的处理过程,对于我们进行涉及到 SQL 语句的开发与调试,是非常有帮助的。有
时候,掌握这些处理原则,可以减少我们排错的时间。特别要注意,数据库是把数据查询权限的审查放在
语法语义的后面进行检查的。所以,有时会若光用数据库的权限控制原则,可能还不能满足应用软件权限
控制的需要。此时,就需要应用软件的前台设置,实现权限管理的要求。而且,有时应用数据库的权限管
理,也有点显得繁琐,会增加服务器处理的工作量。因此,对于记录、字段等的查询权限控制,大部分程
序涉及人员喜欢在应用程序中实现,而不是在数据库上实现。
DBCC DROPCLEANBUFFERS
从缓冲池中删除所有清除缓冲区。
DBCC FREEPROCCACHE
从过程缓存中删除所有元素。
DBCC FREESYSTEMCACHE
从所有缓存中释放所有未使用的缓存条目
SQL语句中的函数、关键字、排序等执行顺序:
1. FROM 子句返回初始结果集。
2. WHERE 子句排除不满足搜索条件的行。
3. GROUP BY 子句将选定的行收集到 GROUP BY 子句中各个唯一值的组中。
4. 选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。
5. 此外,HAVING 子句排除不满足搜索条件的行。
6. 计算所有的表达式;
7. 使用 order by 对结果集进行排序。
8. 查找你要搜索的字段。
二、SQL语句执行完整过程：
1.用户进程提交一个 sql 语句:
update temp set a=a*2，给服务器进程。
2.服务器进程从用户进程把信息接收到后,在 PGA 中就要此进程分配所需内存,存储相关的信息,如在会
话内存存储相关的登录信息等。
3.服务器进程把这个 sql 语句的字符转化为 ASCII 等效数字码,接着这个 ASCII 码被传递给一个
HASH 函数,并返回一个 hash 值,然后服务器进程将到shared pool 中的 library cache 中去查找是否存在相
同的 hash 值,如果存在,服务器进程将使用这条语句已高速缓存在 SHARED POOL 的library cache 中的已
分析过的版本来执行。
4.如果不存在,服务器进程将在 CGA 中,配合 UGA 内容对 sql,进行语法分析,首先检查语法的正确性,接
着对语句中涉及的表,索引,视图等对象进行解析,并对照数据字典检查这些对象的名称以及相关结构，并根据
ORACLE 选用的优化模式以及数据字典中是否存在相应对象的统计数据和是否使用了存储大纲来生成一个
执行计划或从存储大纲中选用一个执行计划,然后再用数据字典核对此用户对相应对象的执行权限,最后生成
一个编译代码。
5.ORACLE 将这条 sql 语句的本身实际文本、HASH 值、编译代码、与此语名相关联的任何统计数据
和该语句的执行计划缓存在 SHARED POOL 的 library cache中。服务器进程通过 SHARED POOL 锁存
器(shared pool latch)来申请可以向哪些共享 PL/SQL 区中缓存这此内容,也就是说被SHARED POOL 锁存
器锁定的 PL/SQL 区中的块不可被覆盖,因为这些块可能被其它进程所使用。
6.在 SQL 分析阶段将用到 LIBRARY
CACHE,从数据字典中核对表、视图等结构的时候,需要将数据
字典从磁盘读入 LIBRARY
CACHE,因此,在读入之前也要使用LIBRARY
CACHE 锁存器(library cache
pin,library cache lock)来申请用于缓存数据字典。 到现在为止,这个 sql 语句已经被编译成可执行的代码了,
但还不知道要操作哪些数据,所以服务器进程还要为这个 sql 准备预处理数据。
7.首先服务器进程要判断所需数据是否在 db buffer 存在,如果存在且可用,则直接获取该数据,同时根据
LRU 算法增加其访问计数;如果 buffer 不存在所需数据,则要从数据文件上读取首先服务器进程将在表头部
请求 TM 锁(保证此事务执行过程其他用户不能修改表的结构),如果成功加 TM 锁,再请求一些行级锁(TX
锁),如果 TM、TX 锁都成功加锁,那么才开始从数据文件读数据,在读数据之前,要先为读取的文件准备好
buffer 空间。服务器进程需要扫面 LRU list 寻找 free db buffer,扫描的过程中,服务器进程会把发现的所有
已经被修改过的 db buffer 注册到 dirty list 中, 这些 dirty buffer 会通过 dbwr 的触发条件,随后会被写出到
数据文件,找到了足够的空闲 buffer,就可以把请求的数据行所在的数据块放入到 db buffer 的空闲区域或者
覆盖已经被挤出 LRU list 的非脏数据块缓冲区,并排列在 LRU list 的头部,也就是在数据块放入 DB
BUFFER 之前也是要先申请 db buffer 中的锁存器,成功加锁后,才能读数据到 db buffer。
8.记日志 现在数据已经被读入到 db buffer 了,现在服务器进程将该语句所影响的并被读
入 db buffer 中的这些行数据的 rowid 及要更新的原值和新值及 scn 等信息从 PGA 逐条的写入 redo log
buffer 中。在写入 redo log buffer 之前也要事先请求 redo log buffer 的锁存器,成功加锁后才开始写入,当
写入达到 redo log buffer 大小的三分之一或写入量达到 1M 或超过三秒后或发生检查点时或者 dbwr 之前
发生,都会触发 lgwr 进程把 redo log buffer 的数据写入磁盘上的 redo file 文件中(这个时候会产生log file
sync 等待事件)
已经被写入 redofile 的 redo log buffer 所持有的锁存器会被释放,并可被后来的写入信息覆盖,
redo log buffer是循环使用的。Redo file 也是循环使用的,当一个 redo file 写满后,lgwr 进程会自动切换到
下一 redo file(这个时候可能出现 log fileswitch(checkpoint complete)等待事件)。如果是归档模式,归档进
程还要将前一个写满的 redo file 文件的内容写到归档日志文件中(这个时候可能出现 log file
switch(archiving needed)。
9.为事务建立回滚段 在完成本事务所有相关的 redo log buffer 之后,服务器进程开始改写这个 db buffer
的块头部事务列表并写入 scn,然后 包含这个块的头部事务列表及 scn 信息的数据副本放入回滚段中,将
这时回滚段中的信息称为数据块的“前映像“,这个”前映像“用于以后的回滚、恢复和一致性读。(回滚段可以
存储在专门的回滚表空间中,这个表空间由一个或多个物理文件组成,并专用于回滚表空间,回滚段也可在其它
表空间中的数据文件中开辟。
10.本事务修改数据块 准备工作都已经做好了,现在可以改写 db buffer 块的数据内容了,并在块的头部写
入回滚段的地址。
11.放入 dirty list 如果一个行数据多次 update 而未 commit,则在回滚段中将会有多个“前映像“,除了第
一个”前映像“含有 scn 信息外,其他每个“前映像“的头部都有 scn 信息和“前前映像”回滚段地址。一个
update 只对应一个 scn,然后服务器进程将在 dirty list 中建立一
条指向此 db buffer 块的指针(方便 dbwr 进程可以找到 dirty list 的 db buffer 数据块并写入数据文件中)。
接着服务器进程会从数据文件中继续读入第二个数据块,重复前一数据块的动作,数据块的读入、记日志、建
立回滚段、修改数据块、放入 dirty list。当 dirty queue 的长度达到阀值(一般是 25%),服务器进程将通知
dbwr 把脏数据写出,就是释放 db buffer 上的锁存器,腾出更多的 free db buffer。前面一直都是在说明
oracle 一次读一个数据块,其实 oracle 可以一次读入多个数据块(db_file_multiblock_read_count 来设置一
次读入块的个数)
说明:
在预处理的数据已经缓存在 db buffer 或刚刚被从数据文件读入到 db buffer 中,就要根据 sql 语句
的类型来决定接下来如何操作。
1>如果是 select 语句,则要查看 db buffer 块的头部是否有事务,如果有事务,则从回滚段中读取数据;如
果没有事务,则比较 select 的 scn 和 db buffer 块头部的 scn,如果前者小于后者,仍然要从回滚段中读取数据;
如果前者大于后者,说明这是一非脏缓存,可以直接读取这个 db buffer 块的中内容。
2>如果是 DML 操作,则即使在 db buffer 中找到一个没有事务,而且 SCN 比自己小的非脏
缓存数据块,服务器进程仍然要到表的头部对这条记录申请加锁,加锁成功才能进行后续动作,如果不成功,则要
等待前面的进程解锁后才能进行动作(这个时候阻塞是 tx 锁阻塞)。
用户 commit 或 rollback 到现在为止,数据已经在 db buffer 或数据文件中修改完
成,但是否要永久写到数文件中,要由用户来决定 commit(保存更改到数据文件) rollback 撤销数据的更改)。
1.用户执行 commit 命令
只有当 sql 语句所影响的所有行所在的最后一个块被读入 db buffer 并且重做信息被写入 redo log
buffer(仅指日志缓冲区,而不包括日志文件)之后,用户才可以发去 commit 命令,commit 触发 lgwr 进程,但不
强制立即 dbwr来释放所有相应 db buffer 块的锁(也就是no-force-at-commit,即提交不强制写),也就是说有
可能虽然已经 commit 了,但在随后的一段时间内 dbwr 还在写这条 sql 语句所涉及的数据块。表头部的行锁
并不在 commit 之后立即释放,而是要等 dbwr 进程完成之后才释放,这就可能会出现一个用户请求另一用户
已经 commit 的资源不成功的现象。
A .从 Commit 和 dbwr 进程结束之间的时间很短,如果恰巧在 commit 之后,dbwr 未结束之前断电,因为
commit 之后的数据已经属于数据文件的内容,但这部分文件没有完全写入到数据文件中。所以需要前滚。由
于 commit 已经触发 lgwr,这些所有未来得及写入数据文件的更改会在实例重启后,由 smon 进程根据重做日
志文件来前滚,完成之前 commit 未完成的工作(即把更改写入数据文件)。
B.如果未 commit 就断电了,因为数据已经在 db buffer 更改了,没有 commit,说明这部分数据不属于数
据文件,由于 dbwr 之前触发 lgwr 也就是只要数据更改,(肯定要先有 log) 所有 DBWR,在数据文件上的修改
都会被先一步记入重做日志文件,实例重启后,SMON 进程再根据重做日志文件来回滚。
其实 smon 的前滚回滚是根据检查点来完成的,当一个全部检查点发生的时候,首先让 LGWR 进程将
redo log buffer 中的所有缓冲(包含未提交的重做信息)写入重做日志文件,然后让 dbwr 进程将 db buffer 已
提交的缓冲写入数据文件(不强制写未提交的)。然后更新控制文件和数据文件头部的 SCN,表明当前数据库
是一致的,在相邻的两个检查点之间有很多事务,有提交和未提交的。
像前面的前滚回滚比较完整的说法是如下的说明:
A.发生检查点之前断电,并且当时有一个未提交的改变正在进行,实例重启之后,SMON 进程将从上一个
检查点开始核对这个检查点之后记录在重做日志文件中已提交的和未提交改变,因为
dbwr 之前会触发 lgwr,所以 dbwr 对数据文件的修改一定会被先记录在重做日志文件中。因此,断电前被
DBWN 写进数据文件的改变将通过重做日志文件中的记录进行还原,叫做回滚,
B. 如果断电时有一个已提交,但 dbwr 动作还没有完全完成的改变存在,因为已经提交,提交会触发 lgwr
进程,所以不管 dbwr 动作是否已完成,该语句将要影响的行及其产生的结果一定已经记录在重做日志文件中
了,则实例重启后,SMON 进程根据重做日志文件进行前滚.
实例失败后用于恢复的时间由两个检查点之间的间隔大小来决定,可以通个四个参数设置检查点执行的频
率:
Log_checkpoint_interval:
决定两个检查点之间写入重做日志文件的系统物理块(redo blocks)
的大小,默认值是 0,无限制。
log_checkpoint_timeout:
两 个 检 查 点 之 间 的 时 间 长 度（秒）默 认 值 1800s。
fast_start_io_target:
决定了用于恢复时需要处理的块的多少,默认值是 0,无限制。
fast_start_mttr_target:
直接决定了用于恢复的时间的长短,默认值是 0,无限制(SMON 进程执行的前滚
和回滚与用户的回滚是不同的,SMON 是根据重做日志文件进行前滚或回滚,而用户的回滚一定是根据回滚段
的内容进行回滚的。
在这里要说一下回滚段存储的数据,假如是 delete 操作,则回滚段将会记录整个行的数据,假如是 update,
则回滚段只记录被修改了的字段的变化前的数据(前映像),也就是没有被修改的字段是不会被记录的,假如是
insert,则回滚段只记录插入记录的 rowid。 这样假如事务提交,那回滚段中简单标记该事务已经提交;假如是
回退,则如果操作是 delete,回退的时候把回滚段中数据重新写回数据块,操作如果是 update,则把变化前数据
修改回去,操作如果是 insert,则根据记录的 rowid 把该记录删除。
2.如果用户 rollback。
则服务器进程会根据数据文件块和 DB BUFFER 中块的头部的事务列表和 SCN 以及回滚段地址找到
回滚段中相应的修改前的副本,并且用这些原值来还原当前数据文件中已修改但未提交的改变。如果有多个
“前映像”,服务器进程会在一个“前映像”的头部找到“前前映像”的回滚段地址,一直找到同一事务下的最早的
一个“前映像”为止。一旦发出了 COMMIT,用户就不能rollback,这使得 COMMIT 后 DBWR 进程还没有
全部完成的后续动作得到了保障。到现在为例一个事务已经结束了。
说明:
TM 锁:
符合 lock 机制的,用于保护对象的定义不被修改。 TX 锁:
这个锁代表一个事务,是行
级锁,用数据块头、数据记录头的一些字段表示,也是符合 lock 机制,有 resource structure、lock
structure、enqueue 算法。
‘贰’ 初级DBA需要掌握哪些技能
DBA（数据库管理员） 一个合格的dba应该具备如下技能：
1、熟练操作各种SQL语句 ；
2、熟悉数据库中权限和用户的管理，具备一定的网络安全知识；
3、具备数据库恢复、备份技巧；
4、对数据库系统所在的操作系统有一定的认识和管理能力，因为数据库系统是不能脱离操作系统独立运行的。
‘叁’ mysql与SqlServer效率问题，高级DBA进
1、如果只是做简单的insert，update，delete，两个数据库的执行速度不会有太大的差别；2、如果是查询的话，MSSQL肯定要比MySQL要好些；3、如果你想在现有条件下提高速度的话，删贺仔掉你表中的索引，这样会提高insert的速芦巧度；另外，在作insert，update，delete时最好做批量操作，不要频繁的修改、更新数据库，会降低数据库的执行效率。陪拍键
‘肆’ SQL语句执行流程与顺序原理解析
SQL语句执行流程与顺序原理解析
Oracle语句执行流程
第一步：客户端把语句发给服务器端执行
当我们在客户端执行SQL语句时，客户端会把这条SQL语句发送给服务器端，让服务器端的进程来处理这语句。也就是说，Oracle 客户端是不会做任何的操作，他的主要任务就是把客户端产生的一些SQL语句发送给服务器端。服务器进程从用户进程把信息接收到后， 在PGA 中就要此进程分配所需内存，存储相关的信息，如：在会话内存存储相关的登录信息等。
虽然在客户端也有一个数据库进程，但是，这个进程的作用跟服务器上的进程作用是不相同的，服务器上的数据库进程才会对SQL 语句进行相关的处理。不过，有个问题需要说明，就是客户端的进程跟服务器的进程是一一对应的。也就是说，在客户端连接上服务器后，在客户端与服务器端都会形成一个进程，客户端上的我们叫做客户端进程，而服务器上的我们叫做服务器进程。
第二步：语句解析
当客户端把SQL语句传送到服务器后，服务器进程会对该语句进行解析。这个解析的工作是在服务器端所进行的，解析动作又可分为很多小动作。
1）查询高速缓存（library cache）
服务器进程在接到客户端传送过来的SQL语句时，不会直接去数据库查询。服务器进程把这个SQL语句的字符转化为ASCII等效数字码，接着这个ASCII码被传递给一个HASH函数，并返回一个hash值，然后服务器进程将到shared pool中的library cache（高速缓存）中去查找是否存在相同的hash值。如果存在，服务器进程将使用这条语句已高速缓存在SHARED POOL的library cache中的已分析过的版本来执行，省去后续的解析工作，这便是软解析。若调整缓存中不存在，则需要进行后面的步骤，这便是硬解析。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。
所以，采用高速数据缓存的话，可以提高SQL 语句的查询效率。其原因有两方面：一方面是从内存中读取数据要比从硬盘中的数据文件中读取数据效率要高，另一方面也是因为避免语句解析而节省了时间。
不过这里要注意一点，这个数据缓存跟有些客户端软件的数据缓存是两码事。有些客户端软件为了提高查询效率，会在应用软件的客户端设置数据缓存。由于这些数据缓存的存在，可以提高客户端应用软件的查询效率。但是，若其他人在服务器进行了相关的修改，由于应用软件数据缓存的存在，导致修改的数据不能及时反映到客户端上。从这也可以看出，应用软件的数据缓存跟数据库服务器的高速数据缓存不是一码事。
2）语句合法性检查（data dict cache）
当在高速缓存中找不到对应的SQL语句时，则服务器进程就会开始检查这条语句的合法性。这里主要是对SQL语句的语法进行检查，看看其是否合乎语法规则。如果服务器进程认为这条SQL语句不符合语法规则的时候，就会把这个错误信息反馈给客户端。在这个语法检查的过程中，不会对SQL语句中所包含的表名、列名等等进行检查，只是检查语法。
3）语言含义检查（data dict cache）
若SQL 语句符合语法上的定义的话，则服务器进程接下去会对语句中涉及的表、索引、视图等对象进行解析，并对照数据字典检查这些对象的名称以及相关结构，看看这些字段、表、视图等是否在数据库中。如果表名与列名不准确的话，则数据库会就会反馈错误信息给客户端。
所以，有时候我们写select语句的时候，若语法与表名或者列名同时写错的话，则系统是先提示说语法错误，等到语法完全正确后再提示说列名或表名错误。
4）获得对象解析锁（control structer）
当语法、语义都正确后，系统就会对我们需要查询的对象加锁。这主要是为了保障数据的一致性，防止我们在查询的过程中，其他用户对这个对象的结构发生改变。
5）数据访问权限的核对（data dict cache）
当语法、语义通过检查之后，客户端还不一定能够取得数据，服务器进程还会检查连接用户是否有这个数据访问的权限。若用户不具有数据访问权限的话，则客户端就不能够取得这些数据。要注意的是数据库服务器进程先检查语法与语义，然后才会检查访问权限。
6）确定最佳执行计划
当语法与语义都没有问题权限也匹配，服务器进程还是不会直接对数据库文件进行查询。服务器进程会根据一定的规则，对这条语句进行优化。在执行计划开发之前会有一步查询转换，如：视图合并、子查询解嵌套、谓语前推及物化视图重写查询等。为了确定采用哪个执行计划，Oracle还需要收集统计信息确定表的访问联结方法等，最终确定可能的最低成本的执行计划。
不过要注意，这个优化是有限的。一般在应用软件开发的过程中，需要对数据库的sql语句进行优化，这个优化的作用要大大地大于服务器进程的自我优化。
当服务器进程的优化器确定这条查询语句的最佳执行计划后， 就会将这条SQL语句与执行计划保存到数据高速缓存（library cache）。如此，等以后还有这个查询时，就会省略以上的语法、语义与权限检查的步骤，而直接执行SQL语句，提高SQL语句处理效率。
第三步：绑定变量赋值
如果SQL语句中使用了绑定变量，扫描绑定变量的声明，给绑定变量赋值，将变量值带入执行计划。若在解析的第一个步骤，SQL在高速缓冲中存在，则直接跳到该步骤。
第四步：语句执行
语句解析只是对SQL语句的语法进行解析，以确保服务器能够知道这条语句到底表达的是什么意思。等到语句解析完成之后，数据库服务器进程才会真正的执行这条SQL语句。
对于SELECT语句：
1）首先服务器进程要判断所需数据是否在db buffer存在，如果存在且可用，则直接获取该数据而不是从数据库文件中去查询数据，同时根据LRU 算法增加其访问计数；
2）若数据不在缓冲区中，则服务器进程将从数据库文件中查询相关数据，并把这些数据放入到数据缓冲区中（buffer cache）。
其中，若数据存在于db buffer，其可用性检查方式为：查看db buffer块的头部是否有事务，如果有事务，则从回滚段中读取数据；如果没有事务，则比较select的scn和db buffer块头部的scn，如果前者小于后者，仍然要从回滚段中读取数据；如果前者大于后者，说明这是一非脏缓存，可以直接读取这个db buffer块的中内容。
对于DML语句（insert、delete、update）：
1）检查所需的数据库是否已经被读取到缓冲区缓存中。如果已经存在缓冲区缓存，则直接执行步骤3；
2）若所需的数据库并不在缓冲区缓存中，则服务器将数据块从数据文件读取到缓冲区缓存中；
3）对想要修改的表取得的数据行锁定（Row Exclusive Lock），之后对所需要修改的数据行取得独占锁；
4）将数据的Redo记录复制到redo log buffer；
5）产生数据修改的undo数据；
6）修改db buffer；
7）dbwr将修改写入数据文件；
其中，第2步，服务器将数据从数据文件读取到db buffer经经历以下步骤：
1）首先服务器进程将在表头部请求TM锁（保证此事务执行过程其他用户不能修改表的结构），如果成功加TM锁，再请求一些行级锁（TX锁），如果TM、TX锁都成功加锁，那么才开始从数据文件读数据。
2）在读数据之前，要先为读取的文件准备好buffer空间。服务器进程需要扫描LRU list寻找free db buffer，扫描的过程中，服务器进程会把发现的所有已经被修改过的db buffer注册到dirty list中。如果free db buffer及非脏数据块缓冲区不足时，会触发dbwr将dirty buffer中指向的缓冲块写入数据文件，并且清洗掉这些缓冲区来腾出空间缓冲新读入的数据。
3）找到了足够的空闲buffer，服务器进程将从数据文件中读入这些行所在的每一个数据块（db block）（DB BLOCK是ORACLE的最小操作单元，即使你想要的数据只是DB BLOCK中很多行中的一行或几行，ORACLE也会把这个DB BLOCK中的所有行都读入Oracle DB BUFFER中）放入db buffer的空闲的区域或者覆盖已被挤出LRU list的非脏数据块缓冲区，并且排列在LRU列表的头部，也就是在数据块放入db buffer之前也是要先申请db buffer中的锁存器，成功加锁后，才能读数据到db buffer。
若数据块已经存在于db buffer cache（有时也称db buffer或db cache），即使在db buffer中找到一个没有事务，而且SCN比自己小的非脏缓存数据块，服务器进程仍然要到表的头部对这条记录申请加锁，加锁成功才能进行后续动作，如果不成功，则要等待前面的进程解锁后才能进行动作（这个时候阻塞是tx锁阻塞）。
在记redo日志时，其具体步骤如下：
1）数据被读入到db buffer后，服务器进程将该语句所影响的并被读入db buffer中的这些行数据的rowid及要更新的原值和新值及scn等信息从PGA逐条的写入redo log buffer中。在写入redo log buffer之前也要事先请求redo log buffer的锁存器，成功加锁后才开始写入。
2）当写入达到redo log buffer大小的三分之一或写入量达到1M或超过三秒后或发生检查点时或者dbwr之前发生，都会触发lgwr进程把redo log buffer的数据写入磁盘上的redo file文件中（这个时候会产生log file sync等待事件）。
3）已经被写入redo file的redo log buffer所持有的锁存器会被释放，并可被后来的写入信息覆盖，redo log buffer是循环使用的。Redo file也是循环使用的，当一个redo file写满后，lgwr进程会自动切换到下一redo file（这个时候可能出现log file switch（check point complete）等待事件）。如果是归档模式，归档进程还要将前一个写满的redo file文件的内容写到归档日志文件中（这个时候可能出现log file switch（archiving needed）。
在为事务建立undo信息时，其具体步骤如下：
1）在完成本事务所有相关的redo log buffer之后，服务器进程开始改写这个db buffer的块头部事务列表并写入scn（一开始scn是写在redo log buffer中的，并未写在db buffer）。
2）然后包含这个块的头部事务列表及scn信息的数据副本放入回滚段中，将这时回滚段中的信息称为数据块的“前映像”，这个“前映像”用于以后的回滚、恢复和一致性读。（回滚段可以存储在专门的回滚表空间中，这个表空间由一个或多个物理文件组成，并专用于回滚表空间，回滚段也可在其它表空间中的数据文件中开辟）。
在修改信息写入数据文件时，其具体步骤如下：
1）改写db buffer块的数据内容，并在块的头部写入回滚段的地址。
2）将db buffer指针放入dirty list。如果一个行数据多次update而未commit，则在回滚段中将会有多个“前映像”，除了第一个“前映像”含有scn信息外，其他每个"前映像"的头部都有scn信息和"前前映像"回滚段地址。一个update只对应一个scn，然后服务器进程将在dirty list中建立一条指向此db buffer块的指针（方便dbwr进程可以找到dirty list的db buffer数据块并写入数据文件中）。接着服务器进程会从数据文件中继续读入第二个数据块，重复前一数据块的动作，数据块的读入、记日志、建立回滚段、修改数据块、放入dirty list。
3）当dirty queue的长度达到阀值（一般是25%），服务器进程将通知dbwr把脏数据写出，就是释放db buffer上的锁存器，腾出更多的free db buffer。前面一直都是在说明oracle一次读一个数据块，其实oracle可以一次读入多个数据块（db_file_multiblock_read_count来设置一次读入块的个数）
当执行commit时，具体步骤如下：
1）commit触发lgwr进程，但不强制dbwr立即释放所有相应db buffer块的锁。也就是说有可能虽然已经commit了，但在随后的一段时间内dbwr还在写这条sql语句所涉及的数据块。表头部的行锁并不在commit之后立即释放，而是要等dbwr进程完成之后才释放，这就可能会出现一个用户请求另一用户已经commit的资源不成功的现象。
2）从Commit和dbwr进程结束之间的时间很短，如果恰巧在commit之后，dbwr未结束之前断电，因为commit之后的数据已经属于数据文件的内容，但这部分文件没有完全写入到数据文件中。所以需要前滚。由于commit已经触发lgwr，这些所有未来得及写入数据文件的更改会在实例重启后，由smon进程根据重做日志文件来前滚，完成之前commit未完成的工作（即把更改写入数据文件）。
3）如果未commit就断电了，因为数据已经在db buffer更改了，没有commit，说明这部分数据不属于数据文件。由于dbwr之前触发lgwr也就是只要数据更改，（肯定要先有log）所有dbwr在数据文件上的修改都会被先一步记入重做日志文件，实例重启后，SMON进程再根据重做日志文件来回滚。
其实smon的前滚回滚是根据检查点来完成的，当一个全部检查点发生的时候，首先让LGWR进程将redologbuffer中的所有缓冲（包含未提交的重做信息）写入重做日志文件，然后让dbwr进程将dbbuffer已提交的缓冲写入数据文件（不强制写未提交的）。然后更新控制文件和数据文件头部的SCN，表明当前数据库是一致的，在相邻的两个检查点之间有很多事务，有提交和未提交的。
当执行rollback时，具体步骤如下：
服务器进程会根据数据文件块和db buffer中块的头部的事务列表和SCN以及回滚段地址找到回滚段中相应的修改前的副本，并且用这些原值来还原当前数据文件中已修改但未提交的改变。如果有多个”前映像“，服务器进程会在一个“前映像”的头部找到“前前映像”的回滚段地址，一直找到同一事务下的最早的一个“前映像”为止。一旦发出了commit，用户就不能rollback，这使得commit后dbwr进程还没有全部完成的后续动作得到了保障。
第五步：提取数据
当语句执行完成之后，查询到的数据还是在服务器进程中，还没有被传送到客户端的用户进程。所以，在服务器端的进程中，有一个专门负责数据提取的一段代码。他的作用就是把查询到的数据结果返回给用户端进程，从而完成整个查询动作。
从这整个查询处理过程中，我们在数据库开发或者应用软件开发过程中，需要注意以下几点：
一是要了解数据库缓存跟应用软件缓存是两码事情。数据库缓存只有在数据库服务器端才存在，在客户端是不存在的。只有如此，才能够保证数据库缓存中的内容跟数据库文件的内容一致。才能够根据相关的规则，防止数据脏读、错读的发生。而应用软件所涉及的数据缓存，由于跟数据库缓存不是一码事情，所以，应用软件的数据缓存虽然可以提高数据的查询效率，但是，却打破了数据一致性的要求，有时候会发生脏读、错读等情况的发生。所以，有时候，在应用软件上有专门一个功能，用来在必要的时候清除数据缓存。不过，这个数据缓存的清除，也只是清除本机上的数据缓存，或者说，只是清除这个应用程序的数据缓存，而不会清除数据库的数据缓存。
二是绝大部分SQL语句都是按照这个处理过程处理的。我们DBA或者基于Oracle数据库的开发人员了解这些语句的处理过程，对于我们进行涉及到SQL语句的开发与调试，是非常有帮助的。有时候，掌握这些处理原则，可以减少我们排错的时间。特别要注意，数据库是把数据查询权限的审查放在语法语义的后面进行检查的。所以，有时会若光用数据库的权限控制原则，可能还不能满足应用软件权限控制的需要。此时，就需要应用软件的前台设置，实现权限管理的要求。而且，有时应用数据库的权限管理，也有点显得繁琐，会增加服务器处理的工作量。因此，对于记录、字段等的查询权限控制，大部分程序涉及人员喜欢在应用程序中实现，而不是在数据库上实现。
Oracle SQL语句执行顺序
(8)SELECT (9) DISTINCT (11) <select_list>
(1) FROM <left_table>
(3) <join_type> JOIN <right_table>
(2) ON <join_condition>
(4) WHERE <where_condition>
(5) GROUP BY <group_by_list>
(6) WITH {CUBE | ROLLUP}
(7) HAVING <having_condition>
(10) ORDER BY <order_by_list>
1）FROM：对FROM子句中的表执行笛卡尔积(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)，生成表TV11，并返回给调用者。
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。
‘伍’ 做oracle数据库的DBA应该会哪些技能对于SQL语言上有什么要求
DBA可以不会sql得，但是sql那么简单，没有哪个dba不会的。
dba日常就是要做好数据库维护，监控，日志，数据备份，优化等等，很多的。
‘陆’ 列举一些sql高级查询语句
1.集合操作
学习oracle中集合操作的有关语句，掌握union,union all,minus,interest的使用,能够描述结合运算，并且能够将多个查询组合到一个查询中去，能够控制行返回的顺序。
包含集合运算的查询称为复合查询。见表格1-1
表1-1
Operator Returns content
UNION 由每个查询选择的所有不重复的行 并集不包含重复值
UNION ALL 由每个查询选择的所有的行，包括所有重复的行 完全并集包含重复值
INTERSECT 由每个查询选择的所有不重复的相交行 交集
MINUS 在第一个查询中，不在后面查询中，并且结果行不重复 差集
所有的集合运算与等号的优先级相同，如果SQL语句包含多个集合运算并且没有圆括号明确地指定另一个顺序，Oracle服务器将以从左到右的顺序计算。你应该使用圆括号来明确地指定带另外的集合运算的INTERSECT (相交) 运算查询中的赋值顺序。
Union all 效率一般比union高。
1.1.union和union all
UNION(联合)运算
UNION运算返回所有由任一查询选择的行。用UNION运算从多表返回所有行，但除去任何重复的行。
原则 :
?被选择的列数和列的数据类型必须是与所有用在查询中的SELECT语句一致。列的名字不必相同。
?联合运算在所有被选择的列上进行。
?在做重复检查的时候不忽略空(NULL)值。
?IN运算有比UNION运算高的优先级。
?在默认情况下，输出以SELECT子句的第一列的升序排序。
全联合(UNION ALL)运算
用全联合运算从多个查询中返回所有行。
原则
?和联合不同，重复的行不被过滤，并且默认情况下输出不排序。
?不能使用DISTINCT关键字。
使用：
Select statement union | union all Select statement;
1.2.intersect交集操作
相交运算
用相交运算返回多个查询中所有的公共行。 无重复行。
原则
?在查询中被 SELECT 语句选择的列数和数据类型必须与在查询中所使用的所有的 SELTCT 语句中的一样，但列的名字不必一样。
?相交的表的倒序排序不改变结果。
?相交不忽略空值。
使用：
Select statement intersect all Select statement;
1.3. minus差集操作
相减运算
用相减运算返回由第一个查询返回的行，那些行不出现在第二个查询中 (第一个SELECT语句减第二个SELECT语句)。
原则
?在查询中被SELECT语句选择的列数和数据类型必须与在查询中所使用的所有的SELTCT语句中的一样，但列的名字不必一样。
?对于MINUS运算，在WHERE子句中所有的列都必须在SELECT子句中。
集合运算的原则
?在两个SELECT列表中的表达式必须在数目上和数据类型上相匹配
?可以用圆括号改变执行的顺序
?ORDER BY子句：–只能出现在语句的最后–从第一个SELECT语句接收列名、别名，或者位置记号
注：?除了UNION ALL，重复行自动被清除
?在结果中的列名是第一个查询中出现的列名
?除了UNION ALL，默认情况下按升序顺序输出
2.exists和not exists的使用
2.1. exists的使用
Exists用于只能用于子查询，可以替代in，若匹配到结果，则退出内部查询，并将条件标志为true，传回全部结果资料,in不管匹配到匹配不到都全部匹配完毕，使用exists可以将子查询结果定为常量，不影响查询效果，而且效率高。如查询所有销售部门员工的姓名，对比如下：
IN is often better if the results of the subquery are very small
When you write a query using the IN clause, you're telling the rule-based optimizer that you want the inner query to drive the outer query.
When you write EXISTS in a where clause, you're telling the optimizer that you want the outer query to be run first, using each value to fetch a value from the inner query.
In many cases, EXISTS is better because it requires you to specify a join condition, which can invoke an INDEX scan. However, IN is often better if the results of the subquery are very small. You usually want to run the query that returns the smaller set of results first.
In和exists对比：
若子查询结果集比较小，优先使用in，若外层查询比子查询小，优先使用exists。因为若用in，则oracle会优先查询子查询，然后匹配外层查询，若使用exists，则oracle会优先查询外层表，然后再与内层表匹配。最优化匹配原则，拿最小记录匹配大记录。
使用in
select last_name, title
from s_emp
where dept_id in
(select id
from s_dept
where name='Sales');
使用exists
select last_name,title
from s_emp e
where exists
(select 'x' --把查询结果定为constant，提高效率
from s_dept s where s.id=e.dept_id and s.name='Sales');
2.2 not exists的使用
与exists 含义相反，也在子查询中使用，用于替代not in。其他一样。如查询不在销售部的员工姓名
select last_name,title
from s_emp e
where not exists
(select 'x' --把查询结果定为constant，提高效率
from s_dept s where s.id=e.dept_id and s.name='Sales');
3.with子句
9i新增语法
1.使用with子句可以让子查询重用相同的with查询块,通过select调用，一般在with查询用到多次情况下。
2.with子句的返回结果存到用户的临时表空间中，只做一次查询，提高效率。
3.有多个查询的时候，第1个用with，后面的不用with，并且用逗号隔开。
5.最后一个with子句与下面的查询之间不能有逗号，只通过右括号分割,查询必须用括号括起来
6.如果定义了with子句，而在查询中不使用，那么会报ora-32035错误：未引用在with子句中定义的查询名。（至少一个with查询的name未被引用，解决方法是移除未被引用的with查询）
7.前面的with子句定义的查询在后面的with子句中可以使用。
With子句目的是为了重用查询。
语法：
With alias_name as (select1), --as和select中的括号都不能省略
alias_name2 as (select2),--后面的没有with，逗号分割
…
alias_namen as (select n) –与下面的查询之间没有逗号
Select ….
如查询销售部门员工的姓名：
--with clause
with a as
(select id from s_dept where name='Sales' order by id)
select last_name,title
from s_emp where dept_id in (select * from a);--使用select查询别名
使用with子句，可以在复杂的查询中预先定义好一个结果集，然后在查询中反复使用，不使用会报错。而且with子句获得的是一个临时表，如果在查询中使用，必须采用select from with查询名，比如
With cnt as(select count(*) from table)
Select cnt+1 from al;
是错误的。必须是
With cnt as(select count(*) shumu from user_tables)
Select shumu+1 from cnt;
--直接引用with子查询中的列别名。
一个with查询的实例：
查询出部门的总薪水大于所有部门平均总薪水的部门。部门表s_dept，员工表s_emp。
分析：做这个查询，首先必须计算出所有部门的总薪水，然后计算出总薪水的平均薪水，再筛选出部门的总薪水大于所有部门总薪水平均薪水的部门。那么第1步with查询查出所有部门的总薪水，第2步用with从第1步获得的结果表中查询出平均薪水，最后利用这两次的with查询比较总薪水大于平均薪水的结果，如下：
with
--step1:查询出部门名和部门的总薪水
dept_costs as(
select a.name,sum(b.salary) dept_total
from
s_dept a,s_emp b
where a.id=b.dept_id
group by a.name
),
--step2:利用上一个with查询的结果，计算部门的平均总薪水
avg_costs as(
select sum(dept_total)/count(*) dept_avg
from dept_costs
)
--step3:从两个with查询中比较并且输出查询结果
select name,dept_total
from dept_costs
where
dept_total>
(
select dept_avg
from
avg_costs
)
order by name;
从上面的查询可以看出，前面的with查询的结果可以被后面的with查询重用，并且对with查询的结果列支持别名的使用，在最终查询中必须要引用所有with查询，否则会报错ora-32035错误。
再如有这样一个需求：一个查询，如果查询的结果行不满足是10的倍数，则补空行，直到是查询出的行数是10的倍数。例如：select * from trademark这个查询。
with cnt as (select 10-mod(count(*),10) shumu from trademark) –查询比10的倍数差几个空行
select id,name
from trademark
union all --空行加进去
select null,null --补空行
from al connect by rownum<=(select shumu from cnt); --10个中connect by可以使用子查询
10g之前的写法
with cnt as (select 10-mod(count(*),10) shumu from trademark) –查询比10的倍数差几个空行
select id,name
from trademark
union all --空行加进去
select null,null --补空行
from all_objects where rownum<=(select shumu from cnt);--使用all_objects行比较多
4.merge into合并资料
语法：(其中as可以省略)
MERGE INTO table_name AS table_alias
USING (table|view|sub_query) AS alias
ON (join condition)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET
col1 = col_val1,
col2 = col2_val
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT (column_list)—多个列以逗号分割 //可以不指定列
VALUES (column_values);
作用：将源数据(来源于实际的表,视图,子查询)更新或插入到指定的表中(必须实际存在),依赖于on条件,好处是避免了多个insert和update操作。Merge是一个目标性明确的操作符,不允许在一个merge语句中对相同的行insert或update操作。这个语法仅需要一次全表扫描就完成了全部工作，执行效率要高于INSERT＋UPDATE。例子如下：
drop table t;
CREATE TABLE T AS SELECT ROWNUM ID, A.* from DBA_OBJECTS A;
drop table t1;
CREATE TABLE T1 AS
SELECT ROWNUM ID, OWNER, TABLE_NAME, CAST('TABLE' AS VARCHAR2(100)) OBJECT_TYPE
from DBA_TABLES;
select * from dba_objects;
select * from dba_tables;
MERGE INTO T1 USING T
ON (T.OWNER = T1.OWNER AND T.OBJECT_NAME = T1.TABLE_NAME AND T.OBJECT_TYPE = T1.OBJECT_TYPE)
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T1.ID = T.ID
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (T.ID, T.OWNER, T.OBJECT_NAME, T.OBJECT_TYPE);--insert后面不写表示插入全部列
MERGE INTO T1 USING T
ON (T.OWNER = T1.OWNER AND T.OBJECT_NAME = T1.TABLE_NAME)
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T1.ID = T.ID
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (T.ID, T.OWNER, T.OBJECT_NAME, T.OBJECT_TYPE);--常见错误，连接条件不能获得稳定的行，可以使用下面的用子查询
MERGE INTO T1
USING (SELECT OWNER, OBJECT_NAME, MAX(ID) ID from T GROUP BY OWNER, OBJECT_NAME) T
ON (T.OWNER = T1.OWNER AND T.OBJECT_NAME = T1.TABLE_NAME)
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T1.ID = T.ID
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (T.ID, T.OWNER, T.OBJECT_NAME);
SELECT ID, OWNER, OBJECT_NAME, OBJECT_TYPE from T
MINUS
SELECT * from T1;
drop table subs;
create table subs(msid number(9),
ms_type char(1),
areacode number(3)
);
drop table acct;
create table acct(msid number(9),
bill_month number(6),
areacode number(3),
fee number(8,2) default 0.00);
insert into subs values(905310001,0,531);
insert into subs values(905320001,1,532);
insert into subs values(905330001,2,533);
commit;
merge into acct a --操作的表
using subs b on (a.msid=b.msid)--使用原始数据来源的表，并且制定条件，条件必须有括号
when matched then
update set a.areacode=b.areacode--当匹配的时候，执行update操作，和直接update的语法不一样，不需要制定表名
when not matched then--当不匹配的时候，执行insert操作，也不需要制定表名，若指定字段插入，则在insert后用括号标明，不指定是全部插入
insert(msid,bill_month,areacode) values(b.msid,'200702',b.areacode);
另外，MERGE语句的UPDATE不能修改用于连接的列，否则会报错
select * from acct;
select * from subs;
--10g新特性，单个操作
merge into acct a
using subs b on(a.msid=b.msid)
when not matched then--只有单个not matched的时候，只做插入，不做更新，只有单个matched的时候，只做更新操作
insert(a.msid,a.bill_month,a.areacode) values(b.msid,'200702',b.areacode);
update acct set areacode=800 where msid=905320001;
delete from acct where areacode=533 or areacode=531;
insert into acct values(905320001,'200702',800,0.00);
--删除重复行
delete from subs b where b.rowid<(
select max(a.rowid) from subs a where a.msid=b.msid and a.ms_type=b.ms_type and a.areacode=b.areacode);
--10g新特性，merge操作之后，只有匹配的update操作才可以，用delete where子句删除目标表中满足条件的行。
merge into acct a
using subs b on (a.msid=b.msid)
when MATCHED then
update set a.areacode=b.areacode
delete where (b.ms_type!=0)
when NOT MATCHED then
insert(msid,bill_month,areacode)
values(b.msid,'200702',b.areacode)
where b.ms_type=0;
--10g新特性，满足条件的插入和更新
merge into acct a
using subs b on (a.msid=b.msid)
when MATCHED then
update set a.areacode=b.areacode
where b.ms_type=0
when NOT MATCHED then
insert(msid,bill_month,areacode)
values(b.msid,'200702',b.areacode)
where b.ms_type=0;
select * from subs where ms_type=0;
‘柒’ 怎样进行sql数据库的优化
1、数据库空间是个概述，在sqlserver里，使用语句 exec sp_spaceused 'TableName' 这个语句来查。
‘捌’ 我以后想从事SQL dba这个职业。。需要学好那些东西我大学会学习 计算机网络 操作系统 计算
看人家的岗位要求就知道要学啥了--
岗位职责：
1、熟悉SQL、存储过程的编写
2、熟悉Oracle、MySQL等数据库的使用操作
3、针对普通SQL语句，可提出优化性建议、改造方案，监控和优化数据库的性能
4、制定数据库备份计饥庆划，灾难出现时对数据库信息进行恢复
5、数据库设计系统存储方案，并制定未来的存储需求计划
6、依据开发人员设计应用需要，由DBA来创建正梁数据库存储结构（tablespaces）
7、依据开发人员设计应用需要，由DBA来创建数据库对象（tables,views,indexes）
8、根据开发人员的反馈信息，必要的时候举肢运，修改数据库的结构
任职资格：
1、计算机相关专业，本科以上学历，空余时间较多的在校生；
2、从事Oracle、MySQL数据库相关开发
3、从事java服务器后台相关开发更佳
4、思维严谨.善于钻研.能够解决软件研发中的技术难题
5、沟通能力强，责任心强，能够适应高强度的工作，具备团队合作精神
‘玖’ 求数据库高手或者DBA帮写sql。
DECLARE @sSql varchar(30)
set @sSql='深圳市思源软件有限公司'
--1.1
select LEN(@sSql)
--1.2
select SUBSTRING(@sSql,4,2)
--1.3
select REPLACE(@sSql,'思源软件','思源计算机软件')
--1.4
select CONVERT(varchar(20),GETDATE(),23)
--1.5
DECLARE @Date1 date,@Date2 date
select @Date1='2008-03-01',@Date2='2007-12-31'
select DATEDIFF(DAY,@Date2,@Date1)
‘拾’ SQL语句语法大全
我整理的一些比较常用的SQL语句语法 需要的朋友可以过来参考下
一 数据控制语句 (DML) 部分
INSERT (往数据表里插入记录的语句)
INSERT INTO 表名(字段名 字段名 ……) VALUES ( 值 值 ……);
INSERT INTO 表名(字段名 字段名 ……) SELECT 字段名 字段名 …… FROM 另外的表名;
字符串类型的字段值必须用单引号括起来 例如: GOOD DAY
如果字段值里包含单引号 需要进行字符串转换 我们把它替换成两个单引号
字符串类型的字段值超过定义的长度会出错 最好在插入前进行长度校验
日期字段的字段值可以用当前数据库的系统时间SYSDATE 精确到秒
或者用字符串转换成日期型函数TO_DATE(‘ YYYY MM DD )
TO_DATE()还有很多种日期格式 可以参看ORACLE DOC
年 月 日 小时:分钟:秒 的格式YYYY MM DD HH :MI:SS
INSERT时最大可操作的字符串长度小于等于 个单字节 如果要插入更长的字符串 请考虑字段用CLOB类型
方法借用ORACLE里自带的DBMS_LOB程序包
INSERT时如果要用到从 开始自动增长的序列号 应该先建立一个序列号
CREATE SEQUENCE 序列号的名称 (最好是表名+序列号标记) INCREMENT BY START WITH
MAXVALUE CYCLE NOCACHE;
其中最大的值按字段的长度来定 如果定义的自动增长的序列号 NUMBER( ) 最大值为
INSERT 语句插入这个字段值为: 序列号的名称 NEXTVAL
DELETE (删除数据表里记录的语句)
DELETE FROM表名 WHERE 条件;
注意 删除记录并不能释放ORACLE里被占用的数据块表空间 它只把那些被删除的数据块标成unused
如果确实要删除一个大表里的全部记录 可以用 TRUNCATE 命令 它可以释放占用的数据块表空间
TRUNCATE TABLE 表名;
此操作不可回退
UPDATE (修改数据表里记录的语句)
UPDATE表名 SET 字段名 =值 字段名 =值 …… WHERE 条件;
如果修改的值N没有赋值或定义时 将把原来的记录内容清为NULL 最好在修改前进行非空校验;
值N超过定义的长度会出错 最好在插入前进行长度校验
注意事项:
A 以上SQL语句对表都加上了行级锁
确认完成后 必须加上事物处理结束的命令 MIT 才能正式生效
否则改变不一定写入数据库里
如果想撤回这些操作 可以用命令 ROLLBACK 复原
B 在运行INSERT DELETE 和 UPDATE 语句前最好估算一下可能操作的记录范围
应该把它限定在较小 (一万条记录) 范围内 否则ORACLE处理这个事物用到很大的回退段
程序响应慢甚至失去响应 如果记录数上十万以上这些操作 可以把这些SQL语句分段分次完成
其间加上MIT 确认事物处理
二 数据定义 (DDL) 部分
CREATE (创建表 索引 视图 同义词 过程 函数 数据库链接等)
ORACLE常用的字段类型有
CHAR 固定长度的字符串
VARCHAR 可变长度的字符串
NUMBER(M N) 数字型M是位数总长度 N是小数的长度
DATE 日期类型
创建表时要把较小的不为空的字段放在前面 可能为空的字段放在后面
创建表时可以用中文的字段名 但最好还是用英文的字段名
创建表时可以给字段加上默认值 例如 DEFAULT SYSDATE
这样每次插入和修改时 不用程序操作这个字段都能得到动作的时间
创建表时可以给字段加上约束条件
例如 不允许重复 UNIQUE 关键字 PRIMARY KEY
ALTER (改变表 索引 视图等)
改变表的名称
ALTER TABLE 表名 TO 表名 ;
在表的后面增加一个字段
ALTER TABLE表名 ADD 字段名 字段名描述;
修改表里字段的定义描述
ALTER TABLE表名 MODIFY字段名 字段名描述;
给表里的字段加上约束条件
ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 约束名 PRIMARY KEY (字段名);
ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 约束名 UNIQUE (字段名);
把表放在或取出数据库的内存区
ALTER TABLE 表名 CACHE;
ALTER TABLE 表名 NOCACHE;
DROP (删除表 索引 视图 同义词 过程 函数 数据库链接等)
删除表和它所有的约束条件
DROP TABLE 表名 CASCADE CONSTRAINTS;
TRUNCATE (清空表里的所有记录 保留表的结构)
TRUNCATE 表名;
三 查询语句 (SELECT) 部分
SELECT字段名 字段名 …… FROM 表名 [表名 ……] WHERE 条件;
字段名可以带入函数
例如: COUNT(*) MIN(字段名) MAX(字段名) AVG(字段名) DISTINCT(字段名)
TO_CHAR(DATE字段名 YYYY MM DD HH :MI:SS )
NVL(EXPR EXPR )函数
解释:
IF EXPR =NULL
RETURN EXPR
ELSE
RETURN EXPR
DECODE(AA﹐V ﹐R ﹐V ﹐R )函数
解释:
IF AA=V THEN RETURN R
IF AA=V THEN RETURN R
…
ELSE
RETURN NULL
LPAD(char n char )函数
解释:
字符char 按制定的位数n显示 不足的位数用char 字符串替换左边的空位
字段名之间可以进行算术运算
例如: (字段名 *字段名 )/
查询语句可以嵌套
例如: SELECT …… FROM
(SELECT …… FROM表名 [表名 ……] WHERE 条件) WHERE 条件 ;
两个查询语句的结果可以做集合操作
例如: 并集UNION(去掉重复记录) 并集UNION ALL(不去掉重复记录) 差集MINUS 交集INTERSECT
分组查询
SELECT字段名 字段名 …… FROM 表名 [表名 ……] GROUP BY字段名
[HAVING 条件] ;
两个以上表之间的连接查询
SELECT字段名 字段名 …… FROM 表名 [表名 ……] WHERE
表名 字段名 = 表名 字段名 [ AND ……] ;
SELECT字段名 字段名 …… FROM 表名 [表名 ……] WHERE
表名 字段名 = 表名 字段名(+) [ AND ……] ;
有(+)号的字段位置自动补空值
查询结果集的排序操作 默认的排序是升序ASC 降序是DESC
SELECT字段名 字段名 …… FROM 表名 [表名 ……]
ORDER BY字段名 字段名 DESC;
字符串模糊比较的方法
INSTR(字段名 ‘字符串 )>
字段名 LIKE ‘字符串% [‘%字符串% ]
每个表都有一个隐含的字段ROWID 它标记着记录的唯一性
四 ORACLE里常用的数据对象 (SCHEMA)
索引 (INDEX)
CREATE INDEX 索引名ON 表名 ( 字段 [字段 ……] );
ALTER INDEX 索引名 REBUILD;
一个表的索引最好不要超过三个 (特殊的大表除外) 最好用单字段索引 结合SQL语句的分析执行情况
也可以建立多字段的组合索引和基于函数的索引
ORACLE 字符串可以索引的最大长度为 单字节
ORACLE 字符串可以索引的最大长度为 单字节
ORACLE DOC上说字符串最大可以建索引的长度约是:数据块的大小(db_block_size)* %
视图 (VIEW)
CREATE VIEW 视图名AS SELECT … FROM … ;
ALTER VIEW视图名 PILE;
视图仅是一个SQL查询语句 它可以把表之间复杂的关系简洁化
同义词 (SYNONMY)
CREATE SYNONYM同义词名FOR 表名;
CREATE SYNONYM同义词名FOR 表名@数据库链接名;
数据库链接 (DATABASE LINK)
CREATE DATABASE LINK数据库链接名CONNECT TO 用户名 IDENTIFIED BY 密码 USING ‘数据库连接字符串 ;
数据库连接字符串可以用NET EASY CONFIG或者直接修改TNSNAMES ORA里定义
数据库参数global_name=true时要求数据库链接名称跟远端数据库名称一样
数据库全局名称可以用以下命令查出
SELECT * FROM GLOBAL_NAME;
查询远端数据库里的表
SELECT …… FROM 表名@数据库链接名;
五 权限管理 (DCL) 语句
GRANT 赋于权限
常用的系统权限集合有以下三个:
CONNECT(基本的连接) RESOURCE(程序开发) DBA(数据库管理)
常用的数据对象权限有以下五个:
ALL ON 数据对象名 SELECT ON 数据对象名 UPDATE ON 数据对象名
DELETE ON 数据对象名 INSERT ON 数据对象名 ALTER ON 数据对象名
GRANT CONNECT RESOURCE TO 用户名;
GRANT SELECT ON 表名 TO 用户名;
GRANT SELECT INSERT DELETE ON表名 TO 用户名 用户名 ;
REVOKE 回收权限
REVOKE CONNECT RESOURCE FROM 用户名;
REVOKE SELECT ON 表名 FROM 用户名;
lishixin/Article/program/MySQL/201311/29570